Помилка типу II
Помилка типу II - це статистичний термін, що відноситься до неприйняття помилкової гіпотези. Він використовується в контексті тестування гіпотез.
У статистичному аналізі помилка I типу - це відмова від справжньої нульової гіпотези, тоді як помилка II типу описує помилку, яка виникає, коли не вдається відкинути нульову гіпотезу, яка насправді є помилковою. Іншими словами, це дає помилковий позитив. Помилка відкидає альтернативну гіпотезу, хоча вона не виникає через випадковість.
Ключові вивезення
- Помилка типу II визначається як вірогідність неправильного збереження нульової гіпотези, коли вона фактично не стосується всієї сукупності.
- Помилка типу II по суті є помилковим позитивом.
- Помилку типу II можна зменшити, зробивши більш жорсткі критерії відхилення нульової гіпотези.
- Аналітикам потрібно зважити ймовірність та вплив помилок II типу з помилками I типу.
Розуміння помилок типу II
Помилка типу II підтверджує ідею, яку слід було б відхилити, стверджуючи, що два спостереження однакові, навіть якщо вони різні. Помилка типу II не відкидає нульову гіпотезу, хоча альтернативна гіпотеза - справжній стан природи. Іншими словами, помилкове знаходження приймається як істинне. Помилка типу II іноді називається бета-помилкою.
Помилку типу II можна зменшити, зробивши більш жорсткі критерії відхилення нульової гіпотези. Наприклад, якщо аналітик вважає що-небудь, що потрапляє в інтервал довіри +/- 95%, як статистично значущим, збільшуючи толерантність до +/- 99%, ви знижуєте шанси на помилковий позитив. Однак одночасно це збільшує ваші шанси на помилку I типу. Під час проведення тестування гіпотез слід враховувати ймовірність або ризик помилки типу I або помилки II типу.
Вживання кроків, що знижують шанси на помилку типу II, як правило, збільшує шанси помилки I типу.
Відмінності між помилками I та II типу
Різниця між помилкою II типу та помилкою типу I полягає в тому, що помилка типу I відхиляє нульову гіпотезу, коли вона є правдою (хибний негатив). Імовірність скоєння помилки типу I дорівнює рівню значущості, встановленому для тесту гіпотези. Тому, якщо рівень значущості становить 0, 05, існує 5% шансів на помилку типу I.
Імовірність помилки типу II дорівнює одному мінусу потужності тесту, також відомому як бета-версія. Потужність тесту можна збільшити за рахунок збільшення розміру вибірки, що зменшує ризик помилки II типу.
Приклад помилки типу 2
Припустимо, біотехнологічна компанія хоче порівняти, наскільки ефективні два її препарати для лікування діабету. Нульова гіпотеза стверджує, що два препарати однаково ефективні. Нульовою гіпотезою H 0 є твердження, що компанія сподівається відхилити, використовуючи однобічний тест . Альтернативна гіпотеза, H a, стверджує, що два препарати не однаково ефективні. Альтернативна гіпотеза H a - це вимірювання, яке підтримується шляхом відкидання нульової гіпотези.
Біотехнологічна компанія проводить велике клінічне випробування на 3000 пацієнтів з діабетом для порівняння методів лікування. Компанія очікує, що ці два препарати мають рівну кількість пацієнтів, що свідчить про ефективність обох препаратів. Він вибирає рівень значущості 0, 05, що вказує, що він готовий прийняти 5% шанс, що він може відкинути нульову гіпотезу, коли це правда, або 5% шанс допустити помилку I типу.
Припустимо, що бета розраховується як 0, 025, або 2, 5%. Тому ймовірність скоєння помилки типу II становить 2, 5%. Якщо два ліки не рівні, нульову гіпотезу слід відхилити. Однак якщо біотехнологічна компанія не відкидає нульову гіпотезу, коли препарати не однаково ефективні, виникає помилка типу II.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.