Когда исследователь отвергает нулевую гипотезу, которая на самом деле истинна, и принимает нулевую гипотезу, которая на самом деле ложна, возникают ошибки Типа 1 и Типа 2. Есть четыре ситуации, которые могут возникнуть во время принятия или отклонения нулевой гипотезы. Среди этих четырех возможных ситуаций две верны. Два других приводят к неверным результатам и известны как ошибки в статистике.
Ошибка типа 1 и ошибка типа 2
Разница между ошибками типа 1 и типа 2 заключается в том, что ошибка типа 1 возникает, когда исследователь отвергает нулевую гипотезу, когда она соответствует действительности. В отличие от этого, ошибка 2-го типа возникает, когда исследователь принимает неправильное решение принять нулевую гипотезу, потому что на самом деле это неверно. Скорость ошибки, которая может иметь место в типе 1, обозначается альфа. Скорость ошибки, которая может иметь место при типе 2, обозначается бета.
Отказ от реальности и принятие исследователем ложной реальности - ошибка 1-го типа. Одной из частых причин ошибок первого типа является неправильное исследование и неправильный размер выборки. Ее еще называют ошибкой первого рода. Принятие ложной реальности и отрицание реальности исследователем - ошибка второго типа. Эта ошибка может возникнуть, если размер выборки не определен должным образом. Скорость этой ошибки обозначается буквой бета (греческая буква).
Таблица сравнения ошибок типа 1 и типа 2
| Параметры сравнения | Ошибка типа 1 | Ошибка типа 2 |
| Решение | Исследователь отвергает реальность. | Исследователь принимает реальность. |
| Реальность | В этом случае ситуация всегда верна. | В данном случае ситуация ложная. |
| Также называемый | Ошибка первого рода. | Ошибка второго рода. |
| Вхождение | Вероятность появления - альфа. | Вероятность появления - бета. |
| Метод уменьшения | Уменьшите альфа. | Увеличьте бета. |
Что такое ошибка типа 1?
Нулевая гипотеза отклоняется исследователем из-за ошибки 1-го типа, но на самом деле она верна. Исследование с участием определенной популяции проводится с целью выяснить, верна или ложна нулевая гипотеза. Часто это исследование, связанное с определенным тестом, может быть неправильно истолковано, и именно тогда возникают ошибки.
Один из этих типов ошибок называется ошибкой 1-го типа. В случае ошибки 1-го типа нулевая гипотеза на самом деле верна, но исследователь склонен ее отвергать. Эта ошибка называется альфа-ошибкой, поскольку вероятность появления этой ошибки обозначается или представлена греческим символом альфа.
Итак, если исследователь принимает правильное решение относительно нулевой гипотезы после ее проверки, то ее вероятность составляет 1 минус альфа. Проще говоря, это можно сказать, так как вероятность не возникновения ошибки типа 1 равна 1 минус вероятность ее появления (альфа).
Возьмем пример ошибки 1-го типа; студент не ходит в столовую, потому что думает, что она закрыта. Он принимает это решение после некоторых исследований, проведенных его друзьями, но на самом деле столовая открыта. В этой ситуации мальчик принимает решение отвергнуть нулевую гипотезу, которая на самом деле верна. С точки зрения статистики это признается ошибкой 1-го типа.
Что такое ошибка типа 2?
В случае ошибки 2-го типа исследователь совершает ошибку, принимая нулевую гипотезу. В этом сценарии исследователь принимает нулевую гипотезу после завершения расследования, хотя на самом деле это неверно. Считается, что вероятность появления этой ошибки представлена греческим символом бета. Следовательно, эту ошибку также называют ошибкой бета-тестирования.
Вероятность невыполнения этой ошибки (ошибка типа 2) равна 1 минус вероятность появления (бета). Этот единственный минус бета - это тот случай, когда исследователь принимает правильное решение, а именно отклонение гипотезы. К нему обращаются как к силе испытания. Это можно сказать как вероятность не совершить ошибку 2-го типа.
Для того, чтобы снизить частоту появления теста 2-го типа, следует увеличить мощность теста. Это удобно сделать, увеличив размер выборки.
Возьмем пример ошибки 2-го типа; студент ходит в столовую, потому что думает, что она открыта. Он принимает это решение после некоторых исследований своих друзей, но на самом деле столовая закрыта. В этой ситуации мальчик принимает решение принять нулевую гипотезу, которая на самом деле неверна. С точки зрения статистики, это рассматривается как ошибка 2-го типа.
Основные различия между ошибками 1-го и 2-го типов
Вывод
Ошибки как 1-го, так и 2-го типа могут быть совершены, когда исследователь принимает неправильное решение относительно принятия или отклонения нулевой гипотезы. Эти две ошибки в основном возникают из-за неправильного исследования и небольшого интервала выборки. Если нужно знать, какая из этих ошибок приносит больше убытков и является более рискованной, необходимо проанализировать нулевую гипотезу.
Между этими двумя высказывались разные утверждения о том, что совершить еще хуже. Различные сайты и книги заявляют, что разные ошибки более рискованны, но это не дает подтвержденных результатов.
