Eroare de tip II
Ce este o eroare de tip II?
O eroare de tip II este un termen statistic folosit în contextul ipoteză nulă care este de fapt falsă. O eroare de tip II produce un fals negativ, cunoscut și sub numele de eroare de omisiune. De exemplu, un test pentru o boală poate raporta un rezultat negativ, atunci când pacientul este, de fapt, infectat. Aceasta este o eroare de tip II, deoarece acceptăm concluzia testului ca fiind negativă, chiar dacă este incorectă.
În analiza statistică, o eroare de tip I este respingerea unei ipoteze adevărate nule, în timp ce o eroare de tip II descrie eroarea care apare atunci când nu reușești să respingi o ipoteză nulă care este de fapt falsă. Eroarea respinge ipoteza alternativă, chiar dacă nu apare din cauza întâmplării.
Chei de luat masa
- O eroare de tip II este definită ca probabilitatea de a păstra incorect ipoteza nulă, atunci când de fapt nu este aplicabilă întregii populații.
- O eroare de tip II este în esență un fals negativ.
- O eroare de tip II poate fi redusă făcând criterii mai stricte pentru respingerea unei ipoteze nule, deși acest lucru crește șansele unui fals pozitiv.
- Analiștii trebuie să evalueze probabilitatea și impactul erorilor de tip II cu erorile de tip I.
Înțelegerea unei erori de tip II
O eroare de tip II, cunoscută și sub numele de eroare de al doilea tip sau eroare beta, confirmă o idee care ar fi trebuit respinsă, cum ar fi, de exemplu, susținerea că două respectări sunt aceleași, în ciuda faptului că sunt diferite. O eroare de tip II nu respinge ipoteza nulă, chiar dacă ipoteza alternativă este adevărata stare a naturii. Cu alte cuvinte, o constatare falsă este acceptată ca fiind adevărată.
O eroare de tip II poate fi redusă făcând criterii mai stricte pentru respingerea unei ipoteze nule. De exemplu, dacă un analist consideră orice lucru care se încadrează în limitele +/- ale unui interval de încredere de 95% ca fiind nesemnificativ statistic (un rezultat negativ), atunci prin scăderea toleranței la +/- 90% și, ulterior, restrângerea limitelor, veți obține mai puține rezultate negative și, astfel, veți reduce șansele unui fals negativ.
Totuși, luarea acestor pași tinde să crească șansele de a întâlni o eroare de tip I – un rezultat fals pozitiv. Atunci când se efectuează un test de ipoteză, trebuie luate în considerare probabilitatea sau riscul de a comite o eroare de tip I sau de tip II.
Pașii luați pentru a reduce șansele de a întâlni o eroare de tip II tind să crească probabilitatea unei erori de tip I.
Erori de tip I vs. erori de tip II
Diferența dintre o eroare de tip II și o eroare de tip I este că o eroare de tip I respinge ipoteza nulă atunci când este adevărată (adică un fals pozitiv). Probabilitatea de a comite o eroare de tip I este egală cu nivelul de semnificație stabilit pentru testul ipotezei. Prin urmare, dacă nivelul de semnificație este 0,05, există o șansă de 5% să apară o eroare de tip I.
Probabilitatea de a comite o eroare de tip II este egală cu un minus puterea testului, cunoscută și sub numele de beta. Puterea testului ar putea fi mărită prin mărirea dimensiunii eșantionului, ceea ce scade riscul de a comite o eroare de tip II.
Exemplu de eroare de tip II
Să presupunem că o companie de biotehnologie dorește să compare cât de eficiente sunt două dintre medicamentele sale pentru tratarea diabetului. Ipoteza nulă afirmă că cele două medicamente sunt la fel de eficiente. O ipoteză nulă, H 0, este afirmația pe care compania speră să o respingă folosind testul cu o singură coadă. Ipoteza alternativă, H a, afirmă că cele două medicamente nu sunt la fel de eficiente. Ipoteza alternativă, H a , este starea de natură care este susținută prin respingerea ipotezei nule.
Compania de biotehnologie implementează un studiu clinic amplu de 3.000 de pacienți cu diabet pentru a compara tratamentele. Compania împarte în mod aleatoriu cei 3.000 de pacienți în două grupuri de dimensiuni egale, oferind unui grup unul dintre tratamente, iar celuilalt grup celălalt tratament. Selectează un nivel de semnificație de 0,05, ceea ce indică faptul că este dispus să accepte o șansă de 5% să respingă ipoteza nulă atunci când este adevărată sau o șansă de 5% de a comite o eroare de tip I.
Să presupunem că beta-ul este calculat ca fiind 0,025 sau 2,5%. Prin urmare, probabilitatea de a comite o eroare de tip II este de 97,5%. Dacă cele două medicamente nu sunt egale, ipoteza nulă ar trebui respinsă. Cu toate acestea, dacă compania de biotehnologie nu respinge ipoteza nulă atunci când medicamentele nu sunt la fel de eficiente, apare o eroare de tip II.