Was ist ein Fehler vom Typ II? (mit Beispiel) • BUOM

20. Oktober 2021

Viele Branchen stellen Forscher ein, um Forschungsarbeiten durchzuführen, die Unternehmen und Menschen wie Kunden, Klienten oder Patienten zugute kommen. Diese Forscher verwenden häufig Statistiken, um festzustellen, ob Hypothesen wahr oder falsch sind, damit sie Änderungen an bestehenden Branchen vornehmen oder die Standardpraktiken eines Unternehmens verbessern können. Als Forscher möchten Sie sich möglicherweise der potenziellen Fallstricke bewusst sein, die beim Testen von Hypothesen mithilfe statistischer Studien auftreten können. In diesem Artikel definieren wir Fehler vom Typ II in der Statistik und wie sie im Vergleich zu Fehlern vom Typ I aussehen. Außerdem erklären wir die Bedeutung von Fehlern vom Typ II und geben Tipps zu deren Reduzierung bei der Betrachtung von Hypothesen.

Was ist ein Fehler vom Typ II in der Statistik?

Ein Fehler vom Typ II in der Statistik tritt auf, wenn ein Forscher eine Nullhypothese akzeptiert, die falsch ist. In der Statistik bezieht sich eine Nullhypothese auf eine Hypothese, die den Ausgangspunkt für Forscher darstellt, um sie mithilfe statistisch signifikanter Daten zu testen und zu widerlegen. Die Nullhypothese kann wahr oder falsch sein, abhängig von der statistischen Signifikanz Ihrer Daten, was einfach bedeutet, ob die Daten als Maß zur Widerlegung der Hypothese nützlich sind. Allerdings betrachten Forscher die Nullhypothese in der Regel so lange als wahr, bis Daten sie widerlegen.

Wenn ein Forscher glaubt, dass seine Daten beweisen, dass die Nullhypothese wahr ist, obwohl sie tatsächlich falsch ist, tritt ein Fehler vom Typ II auf. Dies ist ein häufiger Fehler in der Statistik, den Forscher manchmal als falsch negativ bezeichnen, weil die Hypothese falsch ist, Sie sie aber nicht ablehnen oder widerlegen.

Fehler vom Typ II und Fehler vom Typ I

Neben Fehlern vom Typ I gibt es auch Fehler vom Typ II, die Forschungsentscheidungen in der Statistik beeinflussen können. Fehler vom Typ I sind das Gegenteil und die Umkehrung von Fehlern vom Typ II. Das heißt, wenn Sie einen Fehlertyp zu weit korrigieren, kann es sein, dass Sie einen anderen Fehlertyp erhalten. Sie können dies besser verstehen, wenn Sie die folgende Tabelle studieren:

Die Nullhypothese ist wahr. ** Die Nullhypothese ist falsch. ** Die Nullhypothese akzeptieren/nicht ablehnen. Richtige Entscheidung (die wahre Hypothese akzeptieren). Fehler des zweiten Typs (die falsche Hypothese akzeptieren). Die Nullhypothese ablehnen. Fehler des ersten Typs ( (die wahre Hypothese ablehnen) Richtige Entscheidung (die falsche Hypothese ablehnen) ) Jeder dieser Fehler kann die Forschung stören und Situationen schaffen, in denen Forscher wichtige Informationen verpassen. Der größte Unterschied zwischen Fehlern vom Typ I und Typ II besteht darin, wie sie entstehen. Ein Typ-I-Fehler tritt beispielsweise häufig auf, wenn Sie Zufalls- oder Zufallsdaten als statistisch signifikant akzeptieren. Dies bedeutet häufig, dass das von Ihnen festgelegte Signifikanzniveau, das normalerweise bei etwa 0,05 oder 5 % liegt, zu hoch ist. Bei Fehlern vom Typ II tritt jedoch ein Fehler auf, wenn wichtige Daten aufgrund einer kleinen Stichprobengröße, eines niedrigen Signifikanzniveaus oder eines Messfehlers fehlen.

Bedeutung von Fehlern vom Typ II

Fehler vom Typ II können die Ergebnisse Ihrer Studie erheblich beeinflussen, da sie bedeuten, dass die Nullhypothese falsch ist, Sie aber glauben, dass sie wahr ist. Wenn solche Fehler passieren, können Sie Gelegenheiten verpassen, innovative Produkte zu entwickeln, Ihr Unternehmen zu verbessern und den Menschen auf vielfältige Weise zu helfen. Wenn Sie glauben, in Ihrer Studie auf einen Fehler vom Typ II gestoßen zu sein, sollten Sie die Daten und die Nullhypothese noch einmal überprüfen, um sicherzustellen, dass Sie alle wichtigen Statistiken in Ihre Entscheidung, die Hypothese zu akzeptieren, einbezogen haben. Berücksichtigen Sie die folgenden Gründe, warum Sie möglicherweise feststellen, dass Fehler vom Typ II erhebliche Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben können:

• Herstellung nützlicher Medikamente, die zunächst unbrauchbar schienen

• Erstellen effektiver Marketingkampagnen, die zunächst wirkungslos schienen

• Entfernen ungünstiger Werbung, die zunächst positiv erschien

• Bereitstellung nützlicher medizinischer Dienste, die zunächst nutzlos erschienen

• Änderung gescheiterter Managementpraktiken, die zunächst erfolgreich erschienen

Tipps zur Reduzierung von Typ-II-Fehlern

Hier sind einige Tipps, die Ihnen helfen, die Anzahl der Typ-II-Fehler in Ihrer Forschung zu reduzieren:

• Planen Sie Ihr Training sorgfältig. Eine sorgfältige Planung kann Ihnen helfen, Fehler vom Typ II zu vermeiden, indem Sie sicherstellt, dass Sie über alle Daten verfügen, um eine fundierte Entscheidung über die Nullhypothese zu treffen. Bereiten Sie Ihre Daten vor und verstehen Sie alle Variablen in Ihren Statistiken, um sicherzustellen, dass externe Faktoren die Daten nicht beeinflussen und Ihnen keine wichtigen Informationen entgehen.

• Erhöhen Sie die Stichprobengröße der Teilnehmer. Oftmals kann eine Vergrößerung der Stichprobengröße dazu beitragen, bessere Ergebnisse zu erzielen und die Annahme falscher Nullhypothesen in Ihrer Studie zu vermeiden. Denn wenn Sie über mehr Daten von verschiedenen Personen und Quellen verfügen, können Sie ein breiteres Spektrum an Informationen erhalten, um einen stabileren Durchschnitt zu erstellen und Ausreißer zu eliminieren, die die Ergebnisse der Studie beeinflussen könnten.

• Führen Sie Tests über längere Zeiträume durch. Die Durchführung von Tests über längere Zeiträume ist eine weitere Möglichkeit, die Stichprobengröße einer Studie zu erhöhen und sicherzustellen, dass die Daten konsistent sind und nicht durch plötzliche Aktivitätsspitzen oder -abfälle verursacht werden. Mit konsistenteren Daten können Sie sicherstellen, dass die Informationen, auf denen Sie Ihre Entscheidung basieren, aussagekräftiger und genauer sind als bei einem kürzeren Zeitrahmen.

• Erhöhen Sie Ihre Wichtigkeit. Eine weitere Möglichkeit, Typ-II-Fehler zu reduzieren, besteht darin, das Signifikanzniveau auf über 5 % anzuheben, was bedeutet, dass Sie mehr Daten als signifikant betrachten und die Stichprobengröße erhöhen können. Eine zu hohe Einstellung kann jedoch zu Fehlern vom Typ I führen. Um genauer zu sein, sollten Sie deshalb mehrere Tests auf unterschiedlichen Ebenen durchführen und die Daten mit anderen Forschern vergleichen.

Beispiel für einen Fehler vom Typ II

Verwenden Sie das folgende Beispiel eines Fehlers vom Typ II, um zu verstehen, was dieser Fehler ist und wie er auftritt:

Beispiel: Sie arbeiten mit einem Einzelhandelsunternehmen zusammen, das die Kundenzufriedenheit durch die Einführung einer Live-Chat-Funktion auf seiner Website verbessern möchte. Ihre Nullhypothese ist, dass die Live-Chat-Funktion die Kundenzufriedenheit nicht verbessert. Um dies zu testen, senden Sie am Ende jedes Live-Chats eine Umfrage zur Kundenzufriedenheit und überprüfen die Ergebnisse regelmäßig. Nach einem Monat steigt die Kundenzufriedenheit nicht, Sie akzeptieren also Ihre Nullhypothese, dass die Live-Chat-Funktion die Kundenzufriedenheit nicht erhöht.

Allerdings führt der Händler lieber am Ende jedes Live-Chats eine Umfrage durch. Sie überprüfen die Ergebnisse nach drei Monaten und stellen fest, dass die Kundenzufriedenheit seit der letzten Überprüfung der Ergebnisse langsam gestiegen ist. Sie stellen fest, dass Sie einen Fehler vom Typ II gemacht und eine falsche Hypothese akzeptiert haben, ohne über genügend Informationen zu verfügen, um eine genaue Entscheidung zu treffen.