Что такое ошибка типа II?
Ошибка типа II - это статистический термин, относящийся к неприятию ложной нулевой гипотезы. Он используется в контексте проверки гипотез.
В статистическом анализе ошибка типа I - это отклонение истинной нулевой гипотезы, тогда как ошибка типа II описывает ошибку, которая возникает, когда не удается отклонить нулевую гипотезу, которая на самом деле является ложной. Другими словами, это дает ложный положительный результат. Ошибка отвергает альтернативную гипотезу, даже если она не произошла случайно.
Ключевые вынос
- Ошибка типа II определяется как вероятность неправильного сохранения нулевой гипотезы, когда на самом деле она не применима ко всей совокупности. Ошибка типа II по сути является ложноположительным. Ошибка типа II может быть уменьшена путем введения более строгих критериев для отклонения нулевой гипотезы. Аналитики должны сопоставить вероятность и влияние ошибок типа II с ошибками типа I.
Понимание ошибок типа II
Ошибка типа II подтверждает идею, которая должна была быть отклонена, утверждая, что эти два соблюдения одинаковы, даже если они различны. Ошибка типа II не отвергает нулевую гипотезу, хотя альтернативная гипотеза является истинным состоянием природы. Другими словами, ложное открытие принимается как истинное. Ошибка типа II иногда называется бета-ошибкой.
Ошибка типа II может быть уменьшена путем введения более строгих критериев для отклонения нулевой гипотезы. Например, если аналитик считает что-либо, попадающее в доверительный интервал +/- 95%, статистически значимым, повышая этот допуск до +/- 99%, вы уменьшаете вероятность ложноположительного результата. Тем не менее, в то же время это увеличивает ваши шансы встретить ошибку I типа. При проведении проверки гипотезы следует учитывать вероятность или риск ошибки типа I или ошибки типа II.
Действия, снижающие вероятность возникновения ошибки типа II, увеличивают вероятность ошибки типа I.
Различия между ошибками типа I и типа II
Разница между ошибкой типа II и ошибкой типа I заключается в том, что ошибка типа I отклоняет нулевую гипотезу, когда она истинна (ложноотрицательный). Вероятность совершения ошибки типа I равна уровню значимости, установленному для проверки гипотезы. Следовательно, если уровень значимости равен 0, 05, существует вероятность 5% ошибки типа I.
Вероятность совершения ошибки типа II равна одному минус мощность теста, также известного как бета. Мощность теста может быть увеличена за счет увеличения размера выборки, что снижает риск совершения ошибки типа II.
Пример ошибки типа 2
Предположим, что биотехнологическая компания хочет сравнить, насколько эффективны два ее препарата для лечения диабета. Нулевая гипотеза утверждает, что два лекарства одинаково эффективны. Нулевой гипотезой, H 0, является утверждение, что компания надеется отказаться от использования одностороннего теста . Альтернативная гипотеза, H a, утверждает, что два препарата не одинаково эффективны. Альтернативная гипотеза, H a, является измерением, которое поддерживается отклонением нулевой гипотезы.
Биотехнологическая компания проводит большое клиническое исследование с участием 3000 пациентов с диабетом для сравнения методов лечения. Компания ожидает, что два препарата будут иметь одинаковое количество пациентов, чтобы указать, что оба препарата эффективны. Он выбирает уровень значимости 0, 05, который указывает на то, что он готов принять 5% -ную вероятность того, что он может отклонить нулевую гипотезу, если она верна, или 5% -ную вероятность совершения ошибки I типа.
Предположим, бета рассчитана на 0, 025 или 2, 5%. Следовательно, вероятность совершения ошибки типа II составляет 2, 5%. Если два лекарства не равны, нулевая гипотеза должна быть отклонена. Однако, если биотехнологическая компания не отвергает нулевую гипотезу, когда лекарства не одинаково эффективны, возникает ошибка типа II.
