Ce este o eroare de tip II?
Eroarea de tip II, denumită în mod obișnuit eroarea β, este probabilitatea de a păstra afirmația de fapt care este inerent incorectă. Aceasta este o eroare de fals pozitiv, adică afirmația este falsă de fapt și suntem pozitivi în legătură cu aceasta.
Explicaţie
Erorile de tip sunt foarte frecvent utilizate în crearea ipotezei și pentru a identifica soluția pe baza probabilității apariției lor și pentru a identifica corectarea faptică a datelor pe care a fost structurată ipoteza.
Urmează diagrama care arată crearea ipotezei nule, a ipotezei alternative, a probei medii și a probabilității de eroare.
La fiecare test pe care l-am efectuat, există întotdeauna o probabilitate de eroare în luarea deciziilor, iar o astfel de decizie poate fi un fel de eroare de tip I sau de tip II. Cu cuvinte simple, spunem, în timp ce întreprindem luarea deciziilor, am putea respinge faptele corecte sau am putea accepta faptele greșite. Respingerea faptelor corecte este o eroare de tip I, iar acceptarea faptelor incorecte este o eroare de tip II. În lumea muncii, această eroare se dovedește foarte periculoasă, deoarece întreaga analiză și experiment se dovedesc greșite, deoarece baza în sine este greșită.
Următoarea este matricea tipului de eroare pe care ar putea să-l întreprindă dacă faptele sunt acceptate greșit:
| A fost luată o decizie de a reține | A fost luată o decizie de respingere | |||
| (Pozitiv) | (Negativ) | |||
| Ipoteza nulă este adevărată | Adevărat pozitiv | Adevărat negativ | ||
| (1- a) | (a) = Eroare de tip I. | |||
| Ipoteza nulă este falsă | Fals pozitiv | Fals negativ | ||
| (β) = Eroare de tip II | (1 - β) |
Din matricea de mai sus, putem spune că:
- Ipoteza nulă corectă și decizia corectă de păstrare se află într-o decizie pozitivă reală, care va dovedi că analiza este adevărată. Aceasta este concluzia așteptată a studiului.
- Ipoteza nulă corectă și luarea deciziilor incorecte pentru a o păstra nu se vor dovedi fructuoase. O astfel de decizie negativă adevărată este denumită eroare de tip 1 sau eroare.
- Ipoteza nulă incorectă și luarea deciziilor inexacte pentru păstrarea acesteia vor pune în pericol analiza completă. Nu se va putea ajunge niciodată la o concluzie în care baza interpretării este greșită. O astfel de decizie fals pozitivă este denumită eroare de tip II sau β.
- Ipoteza nulă incorectă și luarea deciziilor incorecte de respingere este așteptarea reală din toată analiza. Falsele decizii negative ar trebui respinse fără nici o gândire secundară.
Exemplu de eroare de tip II
- La om, femeile tind să rămână însărcinate. Cu toate acestea, în timp ce face verificarea, medicul diagnostică din greșeală un bărbat ca fiind însărcinat. Aceasta este denumită eroare de tip II, unde baza în sine este greșită.
- De asemenea, medicii diagnostichează femeile ca nefiind însărcinate; cu toate acestea, în realitate, este însărcinată. Aceasta este denumită eroare de tip I, unde faptele sunt corecte, dar unul respinge aceleași.
Cum apare eroarea de tip II?
Diversi factori pot duce la o astfel de eroare
# 1 - Orice schimbare a populației este comparativ foarte mică de detectat
Dacă în populație însăși, tendința de schimbare nu este vizibilă, atunci orice testare a ipotezelor nu va putea răspunde faptelor corecte. Un astfel de scenariu va duce la acceptarea faptelor incorecte, ceea ce va duce la erori de tip II.
# 2 - Dimensiunea eșantionului acoperă o porțiune foarte mică a populației
Eșantionul ar trebui să reprezinte populația completă. Astfel, dacă eșantionul nu este o reprezentare ideală a populației, atunci este foarte puțin probabil ca acesta să ofere o imagine corectă pentru analiză. Analistul nu va putea identifica faptele corecte. Ca urmare, un analist se va baza pe faptele greșite și va avea ca rezultat o eroare de tip II.
# 3 - Selecție incorectă a eșantionului
În general, eșantionarea aleatorie este utilizată la nivel global, deoarece este considerată una dintre cele mai imparțiale metode de selecție a eșantionului. Cu toate acestea, de multe ori, rezultă recoltarea necorespunzătoare a probelor. Acest lucru duce la o acoperire incorectă a populației și are ca rezultat o eroare de tip II.
Se pot evita erorile de tip II?
# 1 - Repetați analiza până când cineva atinge semnificația necesară
Semnificația specifică în ce probabilitate ipoteza nulă este corectă de fapt sau nu. La sfârșitul tuturor analizelor, ne așteptăm să acceptăm ipoteza nulă și să ne asigurăm că faptele date sunt corecte. Cu toate acestea, de multe ori printr-o singură analiză, o astfel de semnificație nu poate fi atinsă. O astfel de analiză unică poate duce la erori de tip I sau de tip II. Dacă în analiza repetitivă apare același tip de rezultat, atunci se va putea asigura că nu apar erori.
# 2 - Fiecare repetare a analizei, schimba dimensiunea testului de semnificație
După cum sa discutat la punctul 1). Semnificația arată oportunitatea ipotezei nule. Dacă la sfârșitul primei tăieturi, s-a constatat că eșantionul nu este acoperit în mod adecvat, creșteți dimensiunea semnificației și încercați să reiterați același lucru. Acest lucru va ajuta la înțelegerea comportamentului și se va putea evita o eroare de tip II.
# 3 - Nivelul alfa în jur de 0,1 este cel ideal
În general, alfa în jur de 0,1 va duce la respingerea ipotezei. Orice respingere va permite verificări multiple. Ca urmare, șansele de apariție a erorilor se vor reduce. Eroarea de tip II apare atunci când ceva este acceptat greșit. Dacă nu există un domeniu de acceptare, o astfel de eroare nu va apărea.
Importanţă
- Este mai periculos în comparație cu eroarea de tip I.
- Orice analiză este elaborată cu privire la câteva detalii necesare și câteva ipoteze de bază. În ipoteză, de asemenea, în cele din urmă, se va determina dacă statistica testului este în conformitate cu faptul dat sau nu. Un astfel de test specific va afișa dacă media eșantionului este echivalentă cu media populației sau nu.
- Din cauza unui fel de eroare în analiză, ipoteza nulă pare să atingă semnificație; atunci, se va accepta faptul dat în Ipoteza nulă.
- Cu toate acestea, în realitate, o astfel de ipoteză nulă nu ar trebui acceptată. Ca urmare, trebuie să fii foarte sigur în timp ce accepți afirmația ipotezei nule. Verificându-l din nou, se va obține o semnificație mai bună, care va spori corectitudinea faptelor.
Eroare de tip I vs eroare de tip II
Următoarele sunt diferența de bază dintre cele două tipuri de erori
| Sr nr | Eroare de tip I. | Eroare de tip II | ||
| 1 | Apare atunci când Ipoteza nulă corectă nu este acceptată. | Apare atunci când este acceptată o ipoteză nulă incorectă | ||
| 2 | Astfel de erori sunt adevărate negative. | Astfel de erori sunt fals pozitive | ||
| 3 | Este notat cu alfa. | Este notat cu Beta | ||
| 4 | Ipoteză nulă și eroare de tip 1 | Ipoteză alternativă și eroare de tip 2 | ||
| 5 | Dacă efectul rezultat al acestei erori este mai rău decât o eroare de tip I, ar trebui să se ia în considerare alfa cu o valoare mai mare de 0,10 | Dacă rezultatul unei erori de tip I este mai rău, ar trebui să setați alfa cu o valoare mai mică de 0,01. |
Concluzie
Eroarea de tip II este un fals negativ, efectul rezultat al acceptării ipotezei nule incorecte. În lumea practică, o astfel de eroare duce la eșecul întregului proiect, deoarece baza este inexactă. O astfel de bază poate fi ca detalii, fapte sau presupuneri, care vor pune în pericol analiza completă.
