Tip I ve Tip II Hataları Arasındaki Fark

Hipotez testi yapılırken esasen iki tür hata vardır, yani ya araştırmacı H'yi reddeder.₀, ne zaman H₀ doğrudur ya da H kabul eder₀ gerçekte H₀ yanlış. Yani, birincisi tip I hatası ve sonuncusu tip II hatası.

Hipotez testi yaygın bir prosedürdür; araştırmacının geçerliliği kanıtlamak için kullandığı, belirli bir hipotezin doğru olup olmadığını belirleyen Testin sonucu, sıfır hipotezini kabul etmek veya reddetmek için bir mihenk taşıdır (H₀). Sıfır hipotezi bir öneridir; herhangi bir fark veya etki beklemiyor. Alternatif bir hipotez (H₁) bir fark veya etki bekleyen bir öncül.

Bu makalede ele alacağımız tip I ve tip II hataları arasında hafif ve ince farklılıklar vardır..

İçerik: Tip I Hatası Vs Tip II Hatası

1. Karşılaştırma Tablosu
2. Tanım
3. Temel Farklılıklar
4. Olası sonuçlar
5. Sonuç

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma Esası	Tip I Hatası	Tip II Hatası
anlam	Tip I hatası, kabul edilmesi gereken hipotezin kabul edilmemesi anlamına gelir.	Tip II hatası, reddedilmesi gereken hipotezin kabulüdür.
Eşittir	Yanlış pozitif	Yanlış negatif
Bu ne?	Gerçek sıfır hipotezinin yanlış reddi.	Yanlış sıfır hipotezinin yanlış kabulü.
Temsil	Sahte vuruş	Bir bayan
Hata işleme olasılığı	Anlamlılık düzeyine eşittir.	Testin gücüne eşittir.
Tarafından belirtilen	Yunanca harf 'α'	Yunanca harf 'β'

I. Tür Hatanın Tanımı

İstatistiklerde, tip I hatası, örnek sonuçlar, doğru olmasına rağmen, sıfır hipotezinin reddine neden olduğunda ortaya çıkan bir hata olarak tanımlanır. Basit bir deyişle, sonuçların şansa atfedilebileceği alternatif hipotezi kabul etme hatası.

Alfa hatası olarak da bilinir, araştırmacının özdeş olduklarında iki gözlem arasında bir varyasyon olduğu sonucunu çıkarır. Tip I hata olasılığı, araştırmacının testi için belirlediği önem düzeyine eşittir. Burada önem seviyesi I. tip hata yapma şansını ifade eder.

Örneğin. Verilere dayanarak, bir firmanın araştırma ekibi, şirket tarafından başlatılan yeni hizmet gibi toplam müşterilerin% 50'den fazlasının, aslında% 50'den az olduğu sonucuna varmıştır..

Tip II Hatasının Tanımı

Verilere dayanarak, sıfır hipotezi kabul edilir, aslında yanlış olduğunda, bu tür bir hata Tip II Hatası olarak bilinir. Araştırmacı yanlış null hipotezini inkar edemediğinde ortaya çıkar. Yunanca 'beta (β)' harfi ile gösterilir ve genellikle beta hatası olarak bilinir.

Tip II hatası, doğru olmasına rağmen, araştırmacının alternatif bir hipotezi kabul etmede başarısız olmasıdır. Bir teklifi doğrular; bu reddedilmeli. Araştırmacı, iki gözlemin aslında olmadığında aynı olduğu sonucuna varır..

Böyle bir hata yapma olasılığı testin gücüne benzer. Burada, testin gücü yanlış olan ve reddedilmesi gereken sıfır hipotezinin reddedilme olasılığını ifade eder. Numune boyutu arttıkça testin gücü de artar, bu da tip II hata yapma riskinde azalmaya neden olur.

Örneğin. Örnek sonuçlara dayanarak, bir kuruluşun araştırma ekibi, şirketin başlattığı yeni hizmet gibi toplam müşterilerin% 50'sinden daha azının, aslında% 50'den daha fazla olduğunu iddia ediyor..

Tip I ve Tip II Hatası Arasındaki Temel Farklılıklar

Aşağıda verilen noktalar, tip I ve tip II hatası arasındaki farklar söz konusu olduğunda önemlidir:

1. Tip I hatası, sonuç aslında doğru olan sıfır hipotezinin reddi olduğunda ortaya çıkan bir hatadır. Tip II hatası, örnek aslında yanlış olan sıfır hipotezinin kabul edilmesiyle sonuçlandığında ortaya çıkar..
2. Tip I hatası veya başka şekilde yanlış pozitif olarak bilinir, özünde, pozitif sonuç sıfır hipotezinin reddine eşdeğerdir. Aksine, Tip II hatası aynı zamanda yanlış negatifler olarak da bilinir, yani negatif sonuç, sıfır hipotezinin kabulüne yol açar.
3. Sıfır hipotezi doğru, ancak yanlışlıkla reddedildiğinde, tip I hatasıdır. Buna karşı, sıfır hipotezi yanlış fakat hatalı olarak kabul edildiğinde, tip II hatasıdır.
4. Tip I hatası, gerçekte olmayan bir şeyi iddia etme eğilimindedir, yani yanlış bir isabettir. Aksine, tip II hatası, bir şeyi tanımlamakta başarısız olur, yani mevcut, yani bir özledim.
5. Tip I hata işleme olasılığı, önem seviyesi olarak örnektir. Tersine, tip II hata yapma olasılığı testin gücü ile aynıdır.
6. Yunanca 'α' harfi tip I hatasını belirtir. Bunun aksine, Yunanca 'β' harfiyle gösterilen tip II hatası.

Olası sonuçlar

Sonuç

Genel olarak, araştırmacı bir fark fark ettiğinde Tip I hatası ortaya çıkar, aslında hiçbiri olmadığında, araştırmacı gerçekte bir fark olduğunda herhangi bir fark bulamadığında tip II hatası ortaya çıkar. İki tür hatanın ortaya çıkması, test sürecinin bir parçası oldukları için çok yaygındır. Bu iki hata tamamen giderilemez, ancak belirli bir seviyeye düşürülebilir.