Помилка типу II
Що таке помилка типу II?
Помилка типу II – це статистичний термін, що використовується в контексті нульову гіпотезу, яка насправді є хибною. Помилка типу II дає помилковий негатив, також відомий як помилка пропуску. Наприклад, тест на захворювання може повідомити про негативний результат, коли пацієнт насправді інфікований. Це помилка типу II, оскільки ми приймаємо висновок тесту як негативний, хоча він і неправильний.
У статистичному аналізі помилка I типу – це відхилення справжньої нульової гіпотези, тоді як помилка II типу описує помилку, яка виникає, коли не вдається відхилити нульову гіпотезу, яка насправді є хибною. Помилка відкидає альтернативну гіпотезу, навіть якщо вона виникає не випадково.
Ключові винос
- Помилка типу II визначається як ймовірність неправильного збереження нульової гіпотези, хоча насправді вона не застосовується до всієї сукупності.
- Помилка типу II по суті є помилково негативним.
- Помилку типу II можна зменшити, встановивши більш жорсткі критерії для відхилення нульової гіпотези, хоча це збільшує шанси на помилковий результат.
- Аналітики повинні зважити ймовірність та вплив помилок типу II із помилками типу I.
Розуміння помилки типу II
Помилка типу II, також відома як помилка другого виду або помилка бета-версії, підтверджує ідею, яку слід було відкинути, наприклад, наприклад, стверджуючи, що два дотримання однакові, незважаючи на те, що вони різні. Помилка типу II не відкидає нульової гіпотези, хоча альтернативною гіпотезою є справжній стан природи. Іншими словами, помилковий висновок приймається як істинний.
Помилку типу II можна зменшити, встановивши більш жорсткі критерії для відхилення нульової гіпотези. Наприклад, якщо аналітик розглядає все, що потрапляє в межах +/- межі 95% довірчого інтервалу, як статистично незначуще (негативний результат), то, зменшивши цей допуск до +/- 90%, а згодом звузивши межі, ви отримаєте менше негативних результатів, а отже, зменшите шанс на помилково негативний результат.
Однак, якщо виконати ці кроки, це збільшує шанси на помилку типу I – помилково позитивний результат. При проведенні перевірки гіпотези слід враховувати ймовірність або ризик помилки типу I або помилки типу II.
Короткий огляд
Кроки, вжиті для зменшення ймовірності виникнення помилки типу II, як правило, збільшують ймовірність помилки типу I.
Помилки типу I проти помилок типу II
Різниця між помилкою типу II та помилкою I полягає в тому, що помилка типу I відхиляє нульову гіпотезу, коли вона є істинною (тобто хибнопозитивною). Ймовірність помилки типу I дорівнює рівню значимості, який був встановлений для перевірки гіпотези. Отже, якщо рівень значущості 0,05, існує 5% ймовірності помилки типу I.
Імовірність помилки типу II дорівнює одиниці мінус потужність тесту, також відома як бета-версія. Потужність тесту можна збільшити за рахунок збільшення обсягу вибірки, що зменшує ризик помилки типу II.
Приклад помилки типу II
Припустимо, біотехнологічна компанія хоче порівняти, наскільки ефективні два її препарати для лікування діабету. Нульова гіпотеза стверджує, що два ліки однаково ефективні. Нульова гіпотеза Н 0, є твердженням про те, що компанія сподівається відмовитися від використання одного хвостів тесту. Альтернативна гіпотеза H a стверджує, що ці два препарати не однаково ефективні. Альтернативна гіпотеза, H a , – це природний стан, який підтверджується відхиленням нульової гіпотези.
Біотехнологічна компанія проводить велике клінічне випробування 3000 пацієнтів з діабетом для порівняння методів лікування. Компанія випадковим чином розподіляє 3000 пацієнтів на дві однаково великі групи, надаючи одній групі одне із методів лікування, а іншій групі – інше. Він вибирає рівень значущості 0,05, що вказує на те, що він готовий прийняти 5% шанс, що він може відхилити нульову гіпотезу, коли вона відповідає дійсності, або 5% шанс на помилку типу I.
Припустимо, що бета-версія розрахована на 0,025, або 2,5%. Отже, ймовірність помилки типу II становить 97,5%. Якщо два ліки не рівні, нульову гіпотезу слід відкинути. Однак, якщо біотехнологічна компанія не відкидає нульової гіпотези, коли ліки не однаково ефективні, виникає помилка типу II.