Mi a II. Típusú hiba?
A II. Típusú hiba olyan statisztikai kifejezés, amely egy hamis nullhipotézis elutasításának utalására utal. A hipotézis tesztelésének összefüggésében használják.
A statisztikai elemzés során az I. típusú hiba a valódi nullhipotézis visszautasítása, míg a II. Típusú hiba azt a hibát írja le, amely akkor fordul elő, ha nem sikerül elutasítani a valójában hamis hipotézist . Más szavakkal, hamis pozitív eredményt produkál. A hiba elutasítja az alternatív hipotézist, annak ellenére, hogy nem véletlenszerűen fordul elő.
Kulcs elvihető
- A II. Típusú hibát a nullhipotézis helytelen megtartásának valószínűségeként határozzuk meg, amely valójában nem vonatkozik a teljes populációra. A II. Típusú hiba alapvetően hamis pozitív. A II. Típusú hiba csökkenthető, ha szigorúbb kritériumokat vezet be a nullhipotézis elutasítására. Az elemzőknek mérlegelniük kell a II. Típusú hibák valószínűségét és hatását az I. típusú hibákkal.
A II. Típusú hibák megértése
A II. Típusú hiba megerősíti egy elképzelést, amelyet el kellett volna utasítani, mivel azt állítják, hogy a két megfigyelés ugyanaz, bár eltérőek. A II. Típusú hiba nem utasítja el a nullhipotézist, annak ellenére, hogy az alternatív hipotézis a természet valódi állapota. Más szavakkal: a hamis megállapítást igaznak tekintik. A II. Típusú hibát néha béta hibának hívják.
A II. Típusú hiba csökkenthető, ha szigorúbb kritériumokat vezet be a nullhipotézis elutasítására. Például, ha egy elemző statisztikailag szignifikánsnak tartja a +/- 95% -os megbízhatósági intervallumba eső adatokat, akkor a tolerancia +/- 99% -ra történő növelésével csökkentheti a hamis pozitív esélyeit. Ugyanakkor ezzel egyidejűleg növekszik az esélye, hogy I. típusú hibát találj meg. Hipotézis teszt elvégzésekor figyelembe kell venni az I. típusú hiba vagy a II. Típusú hiba valószínűségét vagy kockázatát.
A II. Típusú hiba előfordulásának esélyét csökkentő lépések megnövelik az I. típusú hiba esélyét.
Különbségek az I. és a II. Típusú hibák között
A II. Típusú és az I. típusú hiba közötti különbség az, hogy az I. típusú hiba elutasítja a nullhipotézist, ha igaz (hamis negatív). Az I. típusú hiba elkövetésének valószínűsége megegyezik a hipotézis teszthez beállított szignifikancia szintjével. Ezért ha a szignifikancia szintje 0, 05, akkor 5% esély van arra, hogy I típusú hiba jelentkezik.
A II. Típusú hiba elkövetésének valószínűsége egyenlő egy mínusz a teszt teljesítményével, más néven béta néven. A teszt hatékonysága növelhető a minta méretének növelésével, ami csökkenti a II. Típusú hiba elkövetésének kockázatát.
Példa egy 2-es típusú hibára
Tegyük fel, hogy egy biotechnológiai vállalat összehasonlítani akarja két gyógyszer hatékonyságát a cukorbetegség kezelésében. A nullhipotézis szerint a két gyógyszer egyformán hatékony. A H 0 érvénytelen hipotézis azt állítja, hogy a vállalat az egyoldalú teszt alkalmazásával reméli, hogy elutasítja . Az alternatív hipotézis, Ha, azt állítja, hogy a két gyógyszer nem egyformán hatékony. Az alternatív hipotézis, a Ha, a mérés, amelyet a nullhipotézis elutasítása támaszt alá.
A biotechnológiai vállalat 3000 cukorbeteg-betegen folytatott nagy klinikai vizsgálatot hajt végre a kezelések összehasonlítása céljából. A társaság elvárja, hogy a két gyógyszerben azonos számú beteg legyen, jelezve, hogy mindkét gyógyszer hatásos. 0, 05 szignifikanciaszintet választ, amely azt jelzi, hogy hajlandó elfogadni egy 5% -os esélyt, elutasíthatja a nullhipotézist, ha igaz, vagy 5% esélyt jelent az I. típusú hiba elkövetésére.
Tegyük fel, hogy a béta kiszámítása 0, 025 vagy 2, 5%. Ezért a II. Típusú hiba elkövetésének valószínűsége 2, 5%. Ha a két gyógyszer nem azonos, akkor a nullhipotézist el kell utasítani. Ha azonban a biotechnológiai vállalat nem utasítja el a nullhipotézist, amikor a gyógyszerek nem azonos hatékonyságú, akkor II-es típusú hiba lép fel.
