Какво представлява грешка от тип II?
Грешка от тип II, обикновено наричана β грешка, е вероятността да се запази фактическото твърдение, което по своята същност е неправилно. Това е грешка на фалшиво положително, т.е. твърдението е фалшиво фактически и ние сме положителни за него.
Обяснение
Типовите грешки се използват много често при създаването на хипотезата и за идентифициране на решението въз основа на вероятността от тяхното възникване и за идентифициране на фактическата корекция на данните, върху които е структурирана хипотезата.
Следва диаграмата, показваща създаването на нулевата хипотеза, алтернативната хипотеза, примерната средна стойност и вероятността за грешка.
С всеки тест, който предприехме, винаги съществува вероятност от грешка при вземането на решения и такова решение може да бъде вид грешка от тип I или тип II. С прости думи казваме, че докато вземаме решение, може да отхвърлим правилните факти или да приемем грешните факти. Отхвърлянето на правилен факт е грешка от тип I, а приемането на неправилни факти е грешка от тип II. В работния свят тази грешка се оказва много опасна, тъй като целият анализ и експеримент се оказват грешни, тъй като самата основа е грешна.
Следва матрицата на кой тип грешка може да се предприеме, ако фактите са неправилно приети:
| Взето е решение за задържане | Взето е решение за отхвърляне | |||
| ( Положителен) | (Отрицателно) | |||
| Нулевата хипотеза е вярна | Истински положителни | Истински отрицателен | ||
| (1- а) | (a) = Грешка от тип I | |||
| Нулевата хипотеза е невярна | Фалшиво положително | Фалшиво отрицателно | ||
| (β) = Грешка от тип II | (1 - β) |
От горната матрица можем да кажем, че:
- Правилната нулева хипотеза и правилното решение за задържане са в действително положително решение, което ще докаже, че анализът е верен. Това е очакваното заключение на проучването.
- Правилната нулева хипотеза и неправилното вземане на решение за запазването й няма да се окажат плодотворни. Такова истинско отрицателно решение се нарича грешка от тип 1 или грешка.
- Неправилната нулева хипотеза и неточното вземане на решение за запазването й ще застрашат пълния анализ. Човек никога няма да може да стигне до заключение, когато самата основа на тълкуването е грешна. Такова лъжливо положително решение се нарича грешка от тип II или β.
- Неправилната нулева хипотеза и неправилното вземане на решение за отхвърляне е действителното очакване от целия анализ. Фалшиво отрицателните решения трябва да бъдат отхвърляни без никаква втора мисъл.
Пример за грешка от тип II
- При хората жените са склонни да забременяват. Докато прави проверката, лекарят погрешно диагностицира мъж като бременна. Това се нарича грешка от тип II, където самата база е грешна.
- Също така, лекарите диагностицират жените като не бременни; в действителност обаче тя е бременна. Това се нарича грешка от тип I, където фактите са верни, но човек отхвърля същото.
Как възниква грешка от тип II?
Различни фактори могат да доведат до такава грешка
# 1 - Всяка промяна в популацията е сравнително много малка за откриване
Ако в самата популация тенденцията към промяна не е видима, тогава всяко тестване на хипотези няма да може да отговори на правилните факти. Такъв сценарий ще доведе до приемане на неправилни факти, което ще доведе до грешка от тип II.
# 2 - Обхватът на извадката обхваща много малка част от населението
Извадката трябва да представлява цялата популация. По този начин, ако извадката не е идеално представяне на популацията, тогава е малко вероятно тя да даде правилната картина за анализа. Анализаторът няма да може да установи правилните факти. В резултат на това анализатор ще разчита на грешни факти и ще доведе до грешка от тип II.
# 3 - Неправилен избор на проби
Като цяло случайното вземане на проби се използва в световен мащаб, тъй като се счита за един от най-безпристрастните методи за подбор на извадка. Много пъти обаче това води до неподходящо вземане на проби. Това води до неправилно покритие на популацията и води до грешка от тип II.
Могат ли да се избегнат грешки от тип II?
# 1 - Повторете анализа, докато човек не достигне необходимото значение
Значимостта указва до каква вероятност нулевата хипотеза е фактически правилна или не. В края на целия анализ се очаква да се приеме нулевата хипотеза и да се гарантира, че дадените факти са верни. Много пъти обаче чрез единичен анализ не може да се постигне такова значение. Такъв единичен анализ може да доведе до грешка от тип I или тип II. Ако при повтарящия се анализ дойде същия вид изход, тогава човек ще може да гарантира, че няма да възникнат грешки.
# 2 - Всяко повторение на анализ, променете размера на теста за значимост
Както е обсъдено в точка 1). Значимостта показва целесъобразността на нулевата хипотеза. Ако в края на първото изрязване някой установи, че пробата не се покрива адекватно, тогава увеличете размера на значимостта и се опитайте да повторите същото. Това ще помогне за разбирането на поведението и човек ще може да избегне грешка от тип II.
# 3 - Алфа нивото около 0,1 е идеалното
Като цяло, алфа около 0,1 ще доведе до отхвърляне на хипотезата. Всяко отхвърляне ще позволи множество проверки. В резултат на това шансът за възникване на грешка ще намалее. Грешка от тип II възниква, когато нещо се приема неправилно. Ако няма обхват на приемане, такава грешка няма да възникне.
Значение
- Това е по-опасно в сравнение с грешка от тип I.
- Всеки анализ се разработва върху няколко необходими подробности и няколко основни предположения. В хипотезата също така в крайна сметка ще се определи дали тестовата статистика съответства на дадения факт или не. Такъв специфичен тест ще покаже дали средната стойност на извадката е еквивалентна на средната популация или не.
- Поради някаква грешка в анализа, нулевата хипотеза изглежда достига значение; тогава човек ще приеме факта, даден в нулевата хипотеза.
- В действителност обаче такава нулева хипотеза не трябва да се приема. В резултат на това човек трябва да бъде много сигурен, докато приема нулевата хипотеза. Чрез повторната му проверка човек ще получи по-голяма значимост, ще повиши точността на фактите.
Грешка от тип I срещу грешка от тип II
Следват основните разлики между двата вида грешки
| Sr No | Грешка от тип I | Грешка от тип II | ||
| 1 | Това се случва, когато не се приеме правилната нулева хипотеза. | Това се случва, когато се приема неправилна нулева хипотеза | ||
| 2 | Такива грешки са истински отрицателни. | Такива грешки са фалшиво положителни | ||
| 3 | Обозначава се с алфа. | Обозначава се с бета | ||
| 4 | Нулева хипотеза и грешка от тип 1 | Алтернативна хипотеза и грешка от тип 2 | ||
| 5 | Ако резултатният ефект от тази грешка е по-лош от грешка от тип I, трябва да се вземе предвид алфа със стойност по-висока от 0,10 | Ако резултатът от грешка от тип I е по-лош, трябва да зададете алфа със стойност по-ниска от 0,01. |
Заключение
Грешка от тип II е фалшиво отрицателна, резултатът от приемането на неправилната нулева хипотеза. В практическия свят такава грешка води до неуспех на пълния проект, тъй като основата е неточна. Такава основа може да бъде като подробности, факти или предположения, които ще застрашат пълния анализ.
