Publié dans 18 janvier 2021 pour Pritha Bhandari. Édité 24 décembre 2021

En statistiques, une erreur de type I peut facilement être un faux positif, et toute erreur de type II peut être un faux négatif fonctionnel.

Faire une qualité statistiquement inconditionnelle est associé à l’incertitude, donc vous voyez, les inconvénients de ces erreurs dans le cas où tester des hypothèses sont inévitables.

La probabilité que le public ne fasse qu’une erreur de type I doit être le niveau de valeur, ou alpha dog (α), et la probabilité de commettre son erreur de type II est try out (β). Ces risques peuvent être minimisés et également en préparant soigneusement l’étude de conception.

Exemple : grande variété I et erreur de type II
Choisir de leur permettre de se faire tester pour le covid-19 avec des symptômes d’éclairage. Il y a deux dérapages possibles qui peuvent se produire :

  • Type I confondre (faux positif) : un résultat de test montre que votre organisation est atteinte du coronavirus, mais pas vous.
  • Erreur de type II pour tous (faux négatif) : les résultats des tests indiquent que vous n’achetez pas de coronavirus, mais vous le faites.
  • Erreur lors de la prise d’une décision statistique

    Arrêtez de perdre du temps avec des erreurs informatiques.

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  • Les tests d’hypothèse vous permettent de décider si vos entrées principales confirment ou contredisent vos prédictions d’exploration.

    Tests de laboratoire d’hypothèses commence par l’hypothèse qu’il n’y a pas de différence entre les groupes sociaux ou un rapport absolu entre les frontières dans la population : l’hypothèse générale zéro. Il est généralement combiné consistant en une hypothèse alternative, qui est plusieurs fois votre prédiction exploratoire de tout vrai groupe de différences, ou de nombreuses connexions réelles entre les variables.

    Exemple : null combiné qui a une hypothèse alternative
    Vous testez si un nouveau médicament peut atténuer l’ensemble des symptômes d’une maladie auto-immune.

    Qu’est-ce qui est le plus important une nouvelle erreur de type 1 ou une erreur de type impliquant ?

    La vérification des erreurs de type 1 est considérée comme plus importante que la vérification des erreurs de variation 1, car l’explosion très rapide d’un individu. Les dilemmes de type 2 gonflants donneront à la plupart des gens trop peu de preuves pour étayer cette théorie de manière convaincante, tandis que les erreurs de type 2 gonflées le feront probablement. plus lentement.

    Dans ce cas précis :

  • Hypothèse nulle (h0) selon laquelle un nouveau médicament complètement fessé n’a aucun effet sur les maladies.
  • Une théorie alternative (H1) affirme qu’actuellement, le médicament peut soulager mes symptômes créés par la maladie. Décidez
  • tapez cette erreur ou tapez une deuxième erreur

    Demandez ensuite si la théorie nulle peut être rejetée sur la base d’informations personnelles importantes et des résultats de nombreux tests statistiques . Étant donné que de telles décisions sont souvent basées sur des probabilités, il y a certainement un risque que des conclusions contraires à l’éthique soient alors tirées.

  • Si vos résultats vérifient la signification statistique, cela signifie généralement que vous n’êtes pas préparé à ce que la présomption nulle soit vraie. Dans ce transporteur, vous rejetterez votre spéculation nulle. Mais parfois, il peut s’agir d’erreurs merveilleuses de tout type.
  • Si vos résultats de recherche ne montrent pas de signification statistique, il y a récemment une forte probabilité que l’entreprise soit obtenue, nulle lorsqu’elle est supposée appropriée. Par conséquent, vous ne pouvez pas rejeter votre possibilité comme nulle. Cependant, cela peut parfois être une erreur. 2. Soyez gentil.
  • Exemple : erreurs de type II et de type I
    Les erreurs de type I se produisent lorsqu’on obtient des faux positifs : vous pensez généralement qu’une intervention médicale améliore vos symptômes alors que l’appareil ne le fait pas. Ces améliorations peuvent être dues à une variété d’autres facteurs aléatoires dus à une erreur statistique.

    Une erreur de type II se produit lorsque les propriétaires obtiennent de faux résultats négatifs : vous découvrez que votre participation aux soins intensifiés ne présente aucun symptôme alors qu’elle n’était déjà qu’un fait. Les indicateurs clés liés à l’amélioration associée à d’autres conditions, ou simplement aux améliorations causées par d’autres conditions, peuvent être ignorés dans votre étude. d’autres types de conditions.

    Quel est cet exemple d’erreur de type 1 ?

    exemples de tout premier Prenons le type un très exemple d’un accusé sur une piste d’une défense pénale. L’hypothèse nulle stipule qu’une personne déterminée a est innocente, l’autre principale est coupable. Une erreur de type I dans ce cas signifierait que la personne n’est pas toujours déclarée coupable et envoyée en prison si elle est en fait innocente.

    Erreur de saisie

    erreur de type i ou peut-être une erreur de type 2

    Une erreur de type I peut signifier que vous invalidez une hypothèse chaque fois que vous pensez qu’elle est véritablement vraie. Cela signifie que les résultats sont statistiquement significatifs si, en vérité, ils sont dus au hasard ou non. facteurs dépendants.

    Qu’est-ce qui est considéré comme un exemple d’erreur de type 2 ?

    Une sorte d’erreur II produit également un négatif d’entraînement erroné qui est considéré comme une erreur de refus. Par exemple, un test de dépistage du cancer peut être négatif à peu près à chaque fois qu’un patient est en mauvaise santé. C’est l’erreur 2. Car y compris l’art, on accepte le jugement du correspondant comme un test négatif, même s’il va être faux.

    Le risque de cette erreur peut s’additionner au niveau de signification que vous considérez (alpha ou α). Il s’agit d’une sorte de valeur que vous fixez souvent au début de vos études pour vous assurer d’estimer les chances statistiques d’atteindre vos résultats (valeur p).

    Comment savez-vous s’il pourrait s’agir d’un type 1 ou d’un type 1 . 5 erreur ?

    Lorsque les erreurs Put de 1 seront très certainement appelées “faux positifs”, cela signifie que 2 erreurs sont généralement appelées “faux négatifs”. Les erreurs de type 2 vous font croire, à tort, que plusieurs étapes ou une étape particulière ont été annoncées entre une version de contrôle distincte et une variante qui semble avoir en fait un gagnant.

    La signification est généralement de 0,05 ou 5 %. Cela signifie que la probabilité que vos résultats apparaissent sûrement n’est que de 5 %, ce qui peut être inférieur si l’hypothèse nulle peut être vraie.

    Si la valeur p d’un problème est inférieure au seuil d’interprétation, cela signifie que vos résultats sont sans aucun doute statistiquement significatifs et cohérents avec votre propre hypothèse alternative. votre Si le score P est supérieur à la signification avec votre paire, les résultats précédents peuvent être considérés comme non significatifs.

    Ce programme vous protège des nombreuses erreurs qui peuvent survenir sur un ordinateur et aide également à résoudre rapidement tout problème.

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