Что такое ошибка второго рода? (с примером)
20 октября 2021 г.
Многие отрасли нанимают исследователей для проведения исследований, которые приносят пользу компаниям и людям, например клиентам, клиентам или пациентам. Эти исследователи часто используют статистику, чтобы определить, верны или ложны гипотезы, чтобы они могли внести изменения в существующие отрасли или улучшить стандартные методы компании. Как исследователь, вы можете захотеть узнать о потенциальных ошибках, которые могут возникнуть при проверке гипотез с помощью статистических исследований. В этой статье мы определяем ошибку типа II в статистике и ее сравнение с ошибками типа I, а также значение ошибок типа II и советы по их уменьшению при рассмотрении гипотез.
Что такое ошибка второго рода в статистике?
Ошибка типа II в статистике возникает, когда исследователь принимает нулевую гипотезу, которая является ложной. В статистике нулевая гипотеза относится к гипотезе, которая является отправной точкой для исследователей, чтобы проверить и попытаться опровергнуть ее, используя статистически значимые данные. Нулевая гипотеза может быть истинной или ложной в зависимости от статистической значимости ваших данных, что просто означает, полезны ли данные в качестве измерения для опровержения гипотезы. Однако исследователи обычно рассматривают нулевую гипотезу как истинную, пока данные не опровергают ее.
Когда исследователь полагает, что его данные доказывают, что нулевая гипотеза верна, хотя на самом деле она ложна, возникает ошибка типа II. Это распространенная ошибка в статистике, которую исследователи иногда называют ложным отрицанием, потому что гипотеза ложна, но вы не отвергаете ее и не опровергаете.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
Ошибки типа II и ошибки типа I
В дополнение к ошибкам типа I существуют также ошибки типа II, которые могут повлиять на исследовательские решения в статистике. Ошибки типа I противоположны и обратно пропорциональны ошибкам типа II, что означает, что если вы исправите ошибку одного типа слишком далеко, вы можете получить ошибку другого типа. Вы можете лучше понять это, изучив следующую таблицу:
Нулевая гипотеза верна**Нулевая гипотеза ложна**Принять/не отклонить нулевую гипотезуПравильное решение (принять истинную гипотезу)Ошибка второго рода (принять ложную гипотезу)Отклонить нулевую гипотезуОшибка первого рода (отклонить верную гипотезу)Правильное решение (отклонить ложную гипотезу) ) Каждая из этих ошибок может нарушить исследование и создать ситуации, когда исследователи упускают из виду важную информацию. Самая большая разница между ошибками типа I и типа II заключается в том, как они создаются. Например, ошибка типа I часто возникает, если вы принимаете случайные или случайные данные как статистически значимые. Часто это означает, что установленный вами уровень значимости, который обычно составляет около 0,05 или 5%, слишком высок. Однако для ошибок типа II ошибка возникает, если вы упускаете важные данные из-за небольшого размера выборки, низкого уровня значимости или ошибки измерения.
Значение ошибок типа II
Ошибки типа II могут существенно повлиять на результаты вашего исследования, потому что они означают, что нулевая гипотеза ложна, но вы верите, что она верна. Когда случаются ошибки такого типа, вы можете упустить возможность создавать инновационные продукты, улучшать свою компанию и приносить пользу людям различными способами. Если вы считаете, что столкнулись с ошибкой типа II в своем исследовании, рассмотрите возможность еще раз просмотреть данные и нулевую гипотезу, чтобы убедиться, что вы включили все важные статистические данные в свое решение принять гипотезу. Примите во внимание следующие причины, по которым вы заметите, что ошибки Типа II могут существенно повлиять на вашу компанию:
Производство полезных лекарств, которые сначала казались непригодными
Создание эффективных маркетинговых кампаний, которые сначала казались неэффективными
Удаление неблагоприятной рекламы, которая сначала показалась благоприятной
Предоставление полезных медицинских услуг, которые сначала казались бесполезными
Изменение неудачных методов управления, которые сначала казались успешными
Советы по уменьшению ошибок типа II
Вот несколько советов, которые помогут вам уменьшить количество ошибок типа II в вашем исследовании:
Тщательно планируйте свое обучение. Тщательное планирование может помочь вам избежать ошибок типа II, обеспечив наличие всех данных для принятия взвешенного решения относительно нулевой гипотезы. Подготовьте свои данные и поймите все переменные в вашей статистике, чтобы убедиться, что внешние факторы не влияют на данные, и вы не упустили ни одной важной информации.
Увеличьте размер выборки участников. Часто увеличение размера выборки может помочь вам получить лучшие результаты и избежать принятия ложных нулевых гипотез в вашем исследовании. Это связано с тем, что наличие большего количества данных от разных людей и источников может дать вам более широкий спектр информации для создания более стабильного среднего значения и устранения выбросов, которые могут повлиять на результаты исследования.
Запускайте тесты на более длительные периоды. Запуск тестов в течение более длительных периодов — это еще один способ увеличить размер выборки для исследования, гарантируя, что данные непротиворечивы и не связаны с внезапными всплесками или падениями активности. Имея более согласованные данные, вы можете гарантировать, что информация, на которой вы основываете свое решение, будет значимой и более точной, чем при более коротких временных рамках.
Поднимите уровень своей значимости. Еще один способ уменьшить количество ошибок типа II — поднять уровень значимости выше 5%, что означает, что вы можете считать большее количество данных значимыми и увеличить размер выборки. Однако слишком большое значение может привести к ошибкам типа I, поэтому рассмотрите возможность проведения нескольких тестов с разными уровнями и сравнения данных с другими исследователями, чтобы быть более точными.
Пример ошибки второго рода
Используйте следующий пример ошибки типа II, чтобы понять, что это за ошибка и как она возникает:
Пример: вы работаете с розничной компанией, которая хочет повысить удовлетворенность клиентов, внедрив функцию живого чата на своем веб-сайте. Ваша нулевая гипотеза состоит в том, что функция живого чата не повысит удовлетворенность клиентов. Чтобы проверить это, вы отправляете опрос об удовлетворенности клиентов в конце каждого живого чата и регулярно просматриваете результаты. Через месяц удовлетворенность клиентов не увеличивается, поэтому вы принимаете свою нулевую гипотезу о том, что функция живого чата не повышает удовлетворенность клиентов.
Однако розничная компания предпочитает проводить опрос в конце каждого живого чата. Вы просматриваете результаты через три месяца и видите, что уровень удовлетворенности клиентов медленно растет с тех пор, как вы в последний раз проверяли результаты. Вы понимаете, что совершили ошибку типа II и приняли ложную гипотезу, не имея достаточно информации для принятия точного решения.