Тестирање хипотезе је уобичајена процедура; да истраживач користи да докаже валидност, која одређује да ли је одређена хипотеза тачна или не. Резултат тестирања је камен темељац за прихватање или одбацивање нулте хипотезе (Х 0 ). Нулта хипотеза је предлог; то не очекује никакву разлику или ефекат. Алтернативна хипотеза (Х1) је премиса која очекује неку разлику или ефекат.
Постоје мале и суптилне разлике између грешака типа И и типа ИИ, о којима ћемо расправљати у овом чланку.
Цомпарисон Цхарт
| Основа за поређење | Грешка типа И | Тип ИИ Грешка |
|---|---|---|
| Значење | Грешка типа И односи се на неприхватање хипотезе која треба да буде прихваћена. | Грешка типа ИИ је прихватање хипотезе коју треба одбацити. |
| Еквивалентно са | Лажно позитиван | Лажно негативно |
| Шта је то? | То је погрешно одбацивање истинске нулте хипотезе. | То је погрешно прихватање лажне нулте хипотезе. |
| Представља | Погрешан погодак | А мисс |
| Вероватноћа грешке | Изједначава ниво значаја. | Изједначава снагу теста. |
| Указује | Грчко слово „α“ | Грчко слово 'β' |
Дефиниција грешке типа И
У статистици, грешка типа И се дефинише као грешка која се јавља када резултати узорка узрокују одбацивање нулте хипотезе, упркос чињеници да је то тачно. Једноставно речено, грешка пристајања на алтернативну хипотезу, када се резултати могу приписати случајности.
Такође познат као алфа грешка, наводи истраживача да закључи да постоји варијација између два посматрања када су идентична. Вероватноћа грешке типа И је једнака нивоу значајности коју истраживач поставља за свој тест. Овде се ниво значајности односи на шансе за прављење грешке типа И.
Нпр. Претпоставимо да на основу података истраживачки тим фирме закључи да више од 50% укупних клијената воле нову услугу коју је покренула компанија, што је, у ствари, мање од 50%.
Дефиниција грешке типа ИИ
Када се на основу података прихвати нулта хипотеза, када је заправо лажна, онда је ова врста грешке позната као Тип ИИ Грешка. Она настаје када истраживач не успева да пориче лажну нулту хипотезу. Означава се грчким словом 'бета (β)' и често се назива бета грешка.
Грешка типа ИИ је неуспех истраживача да се сложи са алтернативном хипотезом, иако је то истина. Он потврђује предлог; то би требало одбити. Истраживач закључује да су ова два обележја идентична када у ствари нису.
Вероватноћа да се направи таква грешка аналогна је снази теста. Овде, снага теста алудира на вероватноћу одбацивања нулте хипотезе, која је лажна и коју треба одбацити. Како се величина узорка повећава, снага теста се такође повећава, што резултира смањењем ризика од грешке типа ИИ.
Нпр. Претпоставимо на основу резултата узорка, истраживачки тим организације тврди да мање од 50% укупних клијената воле нову услугу коју је покренула компанија, што је, у ствари, веће од 50%.
Кључне разлике између грешака типа И и типа ИИ
Доле наведене тачке су значајне у погледу разлика између грешака типа И и типа ИИ:
- Грешка типа И је грешка која се дешава када је резултат одбацивање нулте хипотезе која је, у ствари, истинита. Грешка типа ИИ настаје када узорак резултира прихватањем нулте хипотезе, што је заправо нетачно.
- Грешка типа И или другачије позната као лажно позитивни, у суштини, позитиван резултат је еквивалентан одбијању нулте хипотезе. Насупрот томе, грешка типа ИИ је такође позната као лажни негатив, односно негативан резултат, доводи до прихватања нулте хипотезе.
- Када је нулта хипотеза тачна, али погрешно одбачена, то је грешка типа И. Насупрот томе, када је нулта хипотеза лажна, али погрешно прихваћена, то је грешка типа ИИ.
- Грешка типа И тежи да потврди нешто што стварно није присутно, тј. Напротив, грешка типа ИИ не успева да идентификује нешто што је присутно, тј.
- Вероватноћа извршења грешке типа И је узорак као ниво значајности. Насупрот томе, вероватноћа извршења грешке типа ИИ је иста као и снага теста.
- Грчко слово „α“ означава грешку типа И. За разлику од, грешка типа ИИ која је означена грчким словом 'β'.
Могући исходи
Закључак
Углавном, грешка типа И се јавља када истраживач примети неку разлику, а заправо је нема, док се грешка типа ИИ јавља када истраживач не открије никакву разлику када постоји истина. Појава ове две врсте грешака је веома честа јер су део процеса тестирања. Ове две грешке се не могу потпуно уклонити, али се могу свести на одређени ниво.
