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Neste artigo, vamos identificar algumas das possíveis causas que podem fazer uma grande diferença entre os erros do Tipo I e os erros do Tipo II e, em seguida, sugerir soluções disponíveis que você pode tente sobre resolver.
Em estatística, um erro real do Tipo I significa rejeitar atualmente a hipótese nula se for realmente verdadeira. Um erro do Tipo II se traduz como uma hipótese nula que não pode ser rejeitada se for estritamente falsa.
Enquanto os erros de chave em 1 são comumente chamados de “falsos positivos”, vários erros são chamados de “falsos negativos”. Os erros do tipo 2 ocorrem quando você assume erroneamente que um vencedor não foi anunciado. Esta é uma versão de controle e uma nova discrepância, embora na verdade sempre haja um campeão.
A prática estatística por causa do teste de hipóteses é frequentemente popular não apenas em estatística, mas definitivamente nas ciências naturais e da Internet2. Quando competimos qualquer teste de hipótese , algumas possibilidades podem dar errado. Haverá dois tipos de erros que não podem ser evitados pelo design, agora devemos saber que esses mesmos erros existem. Erros são dados em nomes muito compreensíveis para erros Tipo I e Tipo II. Quais serão os contratempos do Tipo I e do Tipo II e como você pode diferenciar esses itens? Baixo:
- Os erros do tipo I começam quando refutamos uma hipótese nula sincera
- Erros do tipo II ocorrem quando não consideramos remover a hipótese nula falsa.
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Nós não vamos adicionar mais detalhes sobre essas modas de questões para promover com essas reivindicações.
Teste de hipóteses
O processo difícil da hipótese pode ser muito diferente por ter muitas estatísticas de teste de variedade. Mas no geral, o processo é tão fabuloso. O teste de hipótese contém praticamente qualquer afirmação sobre a hipótese nula, bem como uma ampla variedade de níveis de significado . A hipótese nula pode ser verdadeira ou falsa e atualmente é a sugestão padrão para um tratamento ou procedimento. Por exemplo, em um estudo sobre a eficácia de um álcool e uma droga, a hipótese de que a droga funciona por mais tempo. O impacto no problema de saúde é definitivamente zero.
Tendo formulado que esta excelente suposição é nula e que, quando escolho um local importante, meu parceiro e eu coletamos dados por meio da observação. cálculos de estatísticas nos informam se estamos no caminho para rejeitar cada uma de nossas hipóteses zero.
Um erro do tipo I (falso positivo) obriga o pesquisador a rejeitar a hipótese nula, pois a segunda é de fato verdadeira, encontrada em toda a população; Um deslize do Tipo II (falso negativo) ocorre quando um pesquisador nega uma hipótese nula de que a realidade é falsa para sua população.
Em um mundo adequado, eu sempre negaria cada teoria se ela estivesse errada e, como consequência, eu não negaria um princípio se ela realmente estivesse correta. No entanto, dois outros cenários são possíveis, cada um dos quais necessariamente terminará em falha.
Erro tipo I
O primeiro grande valor de erros possíveis são os retrocessos da teoria realmente correta em relação ao zero. Este tipo de erro é muitas vezes conhecido como erro I perfeito e, portanto, às vezes é considerado o tipo de erro muito real.
Os erros do tipo I são iguais aos falsos positivos. Vamos voltar ao exemplo atual de uma droga funcional usada para tratar uma condição. Se eu pessoalmente rejeito a hipótese zero em uma situação particular, neste caso estamos argumentando que os profissionais estão alegando que a droga afeta a doença. Mas se a hipótese nula estiver absolutamente correta, então, na realidade, a droga certamente não combate a doença em todos os aspectos. É falso presumir que um medicamento tem um efeito útil sobre qualquer doença.
Erro de tipo, eu posso lidar com isso. O amor alfa, que provavelmente está relacionado a este nível de significância escolhido, imediatamente afeta os erros do Tipo I. Alpha pode ser a probabilidade máxima de que agora eu tenha um erro. Tipo I. Com 95% de confiança, a maioria do valor alfa mais importante é 0,05. Essa tática mostra que há 5% de chance de não permitirmos uma possível hipótese nula. Nesses longo prazo, qualquer um dos 20 testes especulativos que executamos em um nível resultará em um erro confiável de intervalo I.
Erro tipo II
Outro possível erro de método ocorre quando nosso grupo o faz em vez de rejeitar quaisquer suposições errôneas. Este punch in, juntamente com os erros, é chamado de um bom erro do Tipo II e é definitivamente conhecido como um erro do Tipo II.
Erros do tipo II realmente são sinônimos de falsos negativos. Se a maioria de nós voltasse ao cenário em que estamos testando drogas, essas coisas às vezes se pareceriam com um erro do Tipo II? Um erro do Tipo II provavelmente ocorreria se hoje concordássemos que todas as drogas funcionam em vez de funcionar para uma doença grave, mas que o método realmente funcionou.
A probabilidade de falha do tipo II é indicada por um código de letras beta desejável. Esse número está relacionado à força ou sensibilidade de todo o teste da especulação chamada Etapa 1 – Beta.
Como evitar erros
Os tipos I e simplesmente II são erros que fazem parte dos métodos de teste de hipóteses. Embora seus erros não possam ser completamente eliminados, você certamente conseguiu minimizar esse erro de tipo específico.
Normalmente, quando tentamos reduzir o risco de um tipo por causa do erro, o risco de outro se desenvolver aumenta. Conseguimos reduzir parte do valor do cão alfa de 0,05 para 0,01, o que corresponde a esse nível de confiança 99% em todo o mercado. No entanto, se todos os outros monumentos como antes, as chances de seu próprio erro Wide Area II certamente aumentarão.
Muitas vezes, o processo prático de nossos testes de hipóteses dita uma hipótese de que somos mais propensos a aceitar erros médios Tipo I ou Tipo II. Isso é usado toda vez que projetamos todos os experimentos estatísticos.
O software para consertar seu PC está a apenas um clique de distância - faça o download agora.Portanto, muitos livros e acadêmicos provavelmente dirão que um erro tipo 7 (falso positivo) é um erro total do que um erro tipo 2 (falso negativo). A razão é que, desde que você se atenha ao nome que vem de todo o quo ou de uma presunção padrão, você não fará nada pior. E isso é verdade em vários casos.
O resultado a esta pergunta é que muito significativo depende da situação. Em alguns casos, a falha do Tipo I pode ser preferível à falha do Tipo II, mas ainda em outras aplicações, o declínio do Tipo I é mais perigoso do que a falha do Tipo II.
