¿Cómo Maneja La Amplia Variedad De Errores I O Escribe Los Errores Del Paso 2?

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El error de juicio tipo I (falso positivo) ocurre cuando un analista niega una hipótesis nula que debería volverse cierta en la población; El error tipo II (falso negativo) en sí se produce en el que el no investigador rechaza todas las prácticas nulas que en realidad son un delirio en la población.

Publicado en 18 de enero de 2021 para Pritha Bhandari. editado 24 de diciembre de 2021

En estadísticas, un error de Tipo I posiblemente podría ser un falso positivo, y cualquier error de Tipo II puede ser otro falso negativo.

Hacer una respuesta estadísticamente incondicional está asociado con la incertidumbre, por lo que mis desventajas de estos errores cada vez que probar hipótesis son inevitables.

La probabilidad de que cualquier persona cometa un error de tipo I es literalmente el nivel de valor, o líder (α), y la probabilidad de cometer un error de tipo II es experimentar con (β). Estos riesgos se pueden minimizar preparando cuidadosamente el estudio de diseño.

Ejemplo: error de moda I y tipo II
Elegir como una forma de hacerse la prueba de covid-19 con síntomas agradables. Hay dos posibles dilemas que pueden ocurrir:

  • Errores de tipo I (falso positivo): el resultado de una prueba muestra que tendrá coronavirus, pero no lo tiene.
  • Error tipo II todo (falso negativo): las ventajas de la prueba dicen que no quieres coronavirus, pero sí.
  • Error al tomar una decisión estadística

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  • Las pruebas y estudios clínicos de hipótesis le permiten decidir si sus entradas confiables confirman o contradicen sus predicciones de prueba.

    Comienza el examen de hipótesis con el supuesto de que desafortunadamente no hay diferencia entre los grupos de prueba o una relación absoluta entre las cosas en la población: la hipótesis cero general. Por lo general, se combina con una hipótesis alternativa, que muy posiblemente sea su predicción exploratoria de cualquier grupo tangible de diferencias, o cada conexión fuerte real entre variables.

    Ejemplo: nulo combinado con la ayuda de una hipótesis alternativa
    Usted está probando independientemente de que un nuevo medicamento pueda aliviar un síntoma particular de una enfermedad autoinmune.

    ¿Qué es más importante sin duda el error tipo 1 o el error tipo paso 2?

    Indudablemente, verificar los errores de tipo 1 es más importante que verificar los errores de reproducción 1 porque el aumento muy rápido de un individuo Inflar los problemas de tipo 2 le dará a la mayoría de las personas una cantidad de evidencia demasiado pequeña para respaldar de manera convincente esta especulación, mientras que inflar los errores de tipo 2 podría hacerlo más lentamente. .

    En este caso de habilidad:

  • Hipótesis nula (h0) de que un fármaco de última generación no tiene efecto en todas las enfermedades.
  • Una teoría alternativa (H1) afirma que todo el medicamento puede aliviar mis síntomas relacionados con la enfermedad. Decidir
  • escriba cuando cometo un error o escriba un error dual

    Luego pregunte si la teoría nula se puede rechazar basándose en un documento personal y los resultados de cada una de las pruebas estadísticas. Dado que tales decisiones se basan la mayor parte del tiempo en probabilidades, a menudo existe el riesgo de que se extraigan conclusiones poco éticas.

  • Si sus resultados tienen importancia estadística, por lo general significa que no está preparado para que el nulo quiera adivinar que es cierto. En este caso protector, rechazará su teoría nula. Pero a veces puede ser su error de cualquier tipo.
  • Si sus soluciones no muestran significación estadística, ciertamente existe una alta probabilidad de que se obtengan estas empresas, cero cuando se hipotetiza como realista. Por lo tanto, no puede descartar su máxima como nula. Sin embargo, a veces esto sin esfuerzo sigue siendo un error. 2. Sé amable.
  • Ejemplo: errores de tipo II y tipo I
    Los errores de tipo I se producen cuando se obtienen falsos positivos: normalmente se piensa que una intervención médica mejora las molestias cuando el dispositivo no lo hace. Estas mejoras pueden deberse a varios otros factores aleatorios debido al error de dimensión.

    Un error tipo II ocurre cuando la persona obtiene resultados falsos negativos: concluyes que tu participación en el proceso potenciado no presenta síntomas cuando parecía ser solo un hecho. Los indicadores clave con mejoras asociadas con otras condiciones, quizás mejoras causadas por otras condiciones, pueden ignorarse en su estudio. condiciones añadidas.

    ¿Qué es un excelente ejemplo de error de Tipo 1?

    ejemplos del primero exacto Tomemos el tipo un ejemplo fantástico de un acusado en este camino particular de un especialista en defensa criminal. La hipótesis nula establece que una nueva persona a es inocente, a menudo la otra es culpable. Un error tipo I en este caso sería grosero que la persona sea hallada lejos de ser culpable y enviada a prisión en el caso de que en realidad sea inocente.

    Error de entrada

    error de tipo i o simplemente error de tipo 2

    Un error de tipo I puede significar que usted invalida una hipótesis principal cuando cree que es estrictamente cierta. Esto significa que los resultados son estadísticamente significativos si, en realidad, se deben al azar y en cambio no. factores dependientes.

    ¿Qué puede ser un ejemplo de error de Tipo 2?

    Un error de marca II también produce una creencia negativa que se considera un error por pasar por alto. Por ejemplo, una prueba de examen de cáncer puede resultar negativa cada vez que un paciente está realmente rrll. Este es el error 2. Porque incluyendo el arte, aceptamos la terminación del correspondiente como una prueba peligrosa, aunque pudiera ser falsa.

    El riesgo de este error puede depender del nivel de significación que obtenga (alfa o α). Esto es por valor que a menudo establece al comienzo de sus estudios que pueden estimar las posibilidades estadísticas de recibir sus resultados (valor p).

    ¿Cómo saber si se trata de un error de tipo 1 o de tipo implicado?

    Cuando los errores Put de 1 definitivamente se denominarán comúnmente “falsos positivos”, esto es lo que significa que 2 errores quizás se denominen “falsos negativos”. Los errores de tipo 2 hacen que reconozca, erróneamente, que se han anunciado múltiples pasos o competidores entre una versión de control absolutamente segura y una variación que en realidad tiene un ganador.

    La importancia es normalmente 0,05 o 5%. Esto significa que la probabilidad de que sus resultados definitivamente aparezcan es solo del 5%, que ahora es menor si la hipótesis nula es posiblemente cierta.

    Si el valor p de su problema favorito está por debajo de la cantidad de interpretación de, significa que sus resultados terminan siendo estadísticamente significativos y consistentes con su hipótesis alternativa real. Si la puntuación P es más alta que la significancia proveniente de todo su par, los resultados anteriores generalmente se consideran insignificantes.

    Este programa lo protege de los muchos errores que pueden surgir en una computadora y también ayuda a solucionar rápidamente cualquier problema.

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