II tipo klaida
II tipo klaida yra statistinis terminas, reiškiantis klaidingos nulinės hipotezės neatmetimą. Jis naudojamas atliekant hipotezės tikrinimą.
Atliekant statistinę analizę, I tipo klaida yra tikrosios nulinės hipotezės atmetimas, tuo tarpu II tipo klaida apibūdina klaidą, kuri atsiranda, kai nepavyksta atmesti niekinės hipotezės , kuri iš tikrųjų yra klaidinga. Kitaip tariant, tai sukuria klaidingą teigiamą rezultatą. Klaida atmeta alternatyvią hipotezę, net jei ji neatsitinka dėl atsitiktinumo.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- II tipo klaida yra apibrėžiama kaip tikimybė neteisingai išlaikyti niekinę hipotezę, kai iš tikrųjų ji netaikoma visai populiacijai.
- II tipo klaida iš esmės yra klaidingai teigiama.
- II tipo klaidą galima sumažinti nustatant griežtesnius nulinės hipotezės atmetimo kriterijus.
- Analitikai turi įvertinti II tipo klaidų tikimybę ir poveikį su I tipo klaidomis.
II tipo klaidų supratimas
II tipo klaida patvirtina idėją, kuri turėjo būti atmesta, teigdama, kad abu pastebėjimai yra vienodi, net jei jie ir skiriasi. II tipo klaida neatmeta niekinės hipotezės, net jei alternatyvi hipotezė yra tikroji gamtos būsena. Kitaip tariant, klaidingas radinys yra priimamas kaip teisingas. II tipo klaida kartais vadinama beta klaida.
II tipo klaidą galima sumažinti nustatant griežtesnius nulinės hipotezės atmetimo kriterijus. Pvz., Jei analitikas statistiškai reikšmingą vertina tai, kas paklausta +/- 95% pasikliovimo intervalo, padidindami tą toleranciją iki +/- 99% sumažinsite klaidingo teigiamo tikimybės tikimybę. Tačiau tai padarius tuo pačiu padidėja tikimybė susidurti su I tipo klaida. Atliekant hipotezės testą, reikia atsižvelgti į I ar II tipo klaidų tikimybę ar riziką.
Jei imsitės priemonių, kurios sumažins tikimybę susidurti su II tipo klaida, padidės I tipo klaidų tikimybė.
I ir II tipo klaidų skirtumai
Skirtumas tarp II tipo ir I tipo klaidų yra tas, kad I tipo klaida atmeta nulinę hipotezę, kai ji teisinga (klaidingai neigiama). I tipo klaidos padarymo tikimybė yra lygi reikšmingumo lygiui, kuris buvo nustatytas atliekant hipotezės testą. Todėl, jei reikšmingumo lygis yra 0, 05, yra 5% tikimybė, kad gali įvykti I tipo klaida.
II tipo klaidos tikimybė yra lygi vienai atėmus bandymo galią, dar vadinamą beta. Bandymo galią galima padidinti padidinus imties dydį, o tai sumažina riziką padaryti II tipo klaidą.
2 tipo klaidos pavyzdys
Tarkime, kad biotechnologijų įmonė nori palyginti, kokie veiksmingi yra du jos vaistai diabetui gydyti. Negaliojanti hipotezė teigia, kad abu vaistai yra vienodai veiksmingi. Negaliojanti hipotezė H 0 yra teiginys, kurį įmonė tikisi atmesti naudodama vienpusį testą . Alternatyvi hipotezė Ha teigia, kad abu vaistai nėra vienodai veiksmingi. Alternatyvi hipotezė H a yra matavimas, kuris patvirtinamas atmetus nulinę hipotezę.
Biotechnologijų bendrovė vykdo didelį klinikinį tyrimą, kuriame dalyvavo 3000 diabetu sergančių pacientų, kad būtų galima palyginti gydymo metodus. Bendrovė tikisi, kad abu vaistai turės vienodą skaičių pacientų, kurie parodys, kad abu vaistai yra veiksmingi. Ji pasirenka reikšmingumo lygį 0, 05, kuris rodo, kad jis nori sutikti su 5% tikimybe, kad ji gali atmesti nulinę hipotezę, jei ji teisinga, arba 5% tikimybę padaryti I tipo klaidą.
Tarkime, kad beta yra apskaičiuota kaip 0, 025 arba 2, 5%. Todėl II tipo klaidos tikimybė yra 2, 5%. Jei abu vaistai nėra vienodi, nulinę hipotezę reikia atmesti. Tačiau jei biotechnologijų įmonė neatmeta niekinės hipotezės, kai vaistai nėra vienodai veiksmingi, įvyksta II tipo klaida.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.