II tipo klaidos apibrėžimas
Kas yra II tipo klaida?
II tipo klaida yra statistinis terminas, naudojamas kontekste Hipotezės bandymas kuris apibūdina klaidą, kuri atsiranda, kai sutinkate su nulinė hipotezė tai iš tikrųjų yra melas. II tipo klaida sukuria klaidingą neigiamą rezultatą, dar vadinamą praleidimo klaida. Pavyzdžiui, ligos tyrimas gali parodyti neigiamą rezultatą, kai pacientas iš tikrųjų yra užsikrėtęs. Tai yra II tipo klaida, nes testo išvadą priimame kaip neigiamą, nors ir neteisingą.
Atliekant statistinę analizę, a I tipo klaida yra tikros nulinės hipotezės atmetimas, o II tipo klaida apibūdina klaidą, kuri atsiranda, kai nepavyksta atmesti nulinės hipotezės tai iš tikrųjų yra melas. Klaida atmeta alternatyvią hipotezę, nors ji neįvyksta dėl atsitiktinumo.
Pagrindiniai išsinešimai
- II tipo klaida apibrėžiama kaip tikimybė neteisingai išlaikyti nulinę hipotezę, nors iš tikrųjų ji netaikoma visai populiacijai.
- II tipo klaida iš esmės yra klaidingai neigiamas.
- II tipo klaidą galima sumažinti nustatant griežtesnius nulinės hipotezės atmetimo kriterijus, nors tai padidina klaidingo teigiamo rezultato tikimybę.
- Analitikai turi pasverti II tipo klaidų ir I tipo klaidų tikimybę ir poveikį.
II tipo klaidos supratimas
II tipo klaida, dar vadinama antros rūšies klaida arba beta klaida, patvirtina idėją, kuri turėtų būti buvo atmesti, pavyzdžiui, teigiant, kad du pastebėjimai yra vienodi, nepaisant to, kad jie yra skirtingi. II tipo klaida neatmeta nulinės hipotezės, nors alternatyvi hipotezė yra tikroji gamtos būsena. Kitaip tariant, klaidinga išvada priimama kaip tiesa.
II tipo klaidą galima sumažinti nustatant griežtesnius nulinės hipotezės atmetimo kriterijus. Pavyzdžiui, jei analitikas svarsto viską, kas nepatenka į 95% +/- ribas pasitikėjimo intervalas kaip statistiškai nereikšmingas (neigiamas rezultatas), tada tą toleranciją sumažinus iki +/- 90%, ir vėliau susiaurindami ribas, gausite mažiau neigiamų rezultatų ir taip sumažinsite klaidos tikimybę neigiamas.
Tačiau atlikus šiuos veiksmus padidėja tikimybė, kad susidurs su I tipo klaida - klaidingai teigiamas rezultatas. Atliekant hipotezės testą, reikia atsižvelgti į I tipo ar II tipo klaidos tikimybę ar riziką.
Veiksmai, kurių imamasi siekiant sumažinti II tipo klaidos tikimybę, linkę padidinti I tipo klaidos tikimybę.
I tipo klaidos vs. II tipo klaidos
Skirtumas tarp II tipo klaidos ir I tipo klaidos yra tas, kad I tipo klaida atmeta nulinę hipotezę, kai ji yra teisinga (t. Y. Klaidingai teigiama). Tikimybė padaryti I tipo klaidą yra lygi reikšmingumo lygis kuris buvo nustatytas hipotezės testui. Todėl, jei reikšmingumo lygis yra 0,05, I tipo klaida gali atsirasti 5%.
II tipo klaidos padarymo tikimybė yra lygi vienai atėmus bandymo galią, dar vadinamą beta versija. Bandymo galią galima padidinti padidinus pavyzdys dydžio, o tai sumažina II tipo klaidos padarymo riziką.
II tipo klaidos pavyzdys
Tarkime, a biotechnologija Bendrovė nori palyginti dviejų jos vaistų veiksmingumą diabetui gydyti. Nulinė hipotezė teigia, kad abu vaistai yra vienodai veiksmingi. Nulinė hipotezė, H.0, yra teiginys, kurį bendrovė tikisi atmesti naudodama vienpusis testas. Alternatyvi hipotezė, H.a, teigia, kad abu vaistai nėra vienodai veiksmingi. Alternatyvi hipotezė, Ha, yra gamtos būsena, kurią patvirtina atmetus nulinę hipotezę.
Biotechnologijų bendrovė įgyvendina didelę klinikinis tyrimas iš 3000 diabetu sergančių pacientų palyginti gydymo būdus. Įmonė atsitiktinai suskirsto 3000 pacientų į dvi vienodo dydžio grupes, vienai grupei suteikdama vieną iš gydymo būdų, o kitai grupei - kitą gydymą. Jis pasirenka reikšmingumo lygį 0,05, o tai reiškia, kad jis nori priimti 5% tikimybę, kad gali atmesti nulinę hipotezę, kai ji yra teisinga, arba 5% tikimybę padaryti I tipo klaidą.
Tarkime, kad beta versija yra 0,025 arba 2,5%. Todėl tikimybė padaryti II tipo klaidą yra 97,5%. Jei abu vaistai nėra vienodi, nulinė hipotezė turėtų būti atmesta. Tačiau jei biotechnologijų bendrovė neatmeta nulinės hipotezės, kai vaistai nėra vienodai veiksmingi, atsiranda II tipo klaida.