Hipotez testi, ortak bir prosedürdür; Araştırmacının geçerliliği kanıtlamak için kullandığı, belirli bir hipotezin doğru olup olmadığına karar vermesi. Testin sonucu, boş hipotezi (H 0 ) kabul etmek veya reddetmek için bir köşe taşıdır. Boş hipotez bir öneridir; bu herhangi bir fark veya etki beklemiyor. Alternatif bir hipotez (H 1 ), biraz fark veya etki bekleyen bir öncüldür.
Bu yazıda tartışacağımız tip I ve tip II hataları arasında ufak ve ince farklar var.
Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma için temel | Tür I Hatası | Tip II Hatası |
|---|---|---|
| anlam | Tip I hatası, kabul edilmesi gereken hipotezlerin kabul edilmemesi anlamına gelir. | Tip II hata, reddedilmesi gereken hipotezlerin kabulüdür. |
| Eşittir | Yanlış pozitif | Yanlış negatif |
| Bu ne? | Gerçek boş hipotezin yanlış reddedilmesidir. | Yanlış sıfır hipotezinin yanlış kabulüdür. |
| temsil | Yanlış isabet | Bir bayan |
| Taahhüt hatası olasılığı | Anlamlılık seviyesine eşittir. | Testin gücüne eşittir. |
| Tarafından belirtilen | Yunanca 'α' harfi | Yunanca 'β' harfi |
Tip I Hatanın Tanımı
İstatistiklerde, I tipi hata, doğru sonuç olmasına rağmen, örnek sonuçları boş hipotezin reddine neden olduğunda ortaya çıkan bir hata olarak tanımlanır. Basit bir ifadeyle, sonuçların şansa atfedilebileceği durumlarda alternatif hipotezi kabul etme hatası.
Aynı zamanda alfa hatası olarak da bilinir, araştırmacının aynı olduklarında iki gözlem arasında bir varyasyon olduğu sonucuna varmasına neden olur. Tip I hata olasılığı, araştırmacının test için belirlediği önem düzeyine eşittir. Buradaki önem seviyesi, tip I hata yapma şansını ifade eder.
Örn . Verilere dayanarak, bir firmanın araştırma ekibi, şirket tarafından başlatılan yeni hizmet gibi toplam müşterilerin% 50'sinden fazlasının, aslında% 50'den az olduğu sonucuna varmıştır.
Tip II Hatanın Tanımı
Verilere dayanarak, boş hipotez kabul edilir, aslında yanlış olduğunda, bu tür bir hata Tip II Hatası olarak bilinir. Araştırmacı sahte sıfır hipotezini inkar edemediğinde ortaya çıkar. Yunanca 'beta (β)' harfi ile gösterilir ve genellikle beta hatası olarak bilinir.
Tip II hatası, doğru olmasına rağmen araştırmacının alternatif bir hipotezi kabul etmedeki başarısızlığıdır. Bir teklifi doğrular; reddedilmesi gerekirdi. Araştırmacı, iki gözlemin gerçekte olmadıklarında aynı olduğu sonucuna varmaktadır.
Böyle bir hata yapma olasılığı, testin gücüyle aynıdır. Burada testin gücü, yanlış olan ve reddedilmesi gereken boş hipotezini reddetme olasılığını ortaya koymaktadır. Örneklem büyüklüğü arttıkça, testin gücü de artar ve bu da tip II hata yapma riskinde azalma ile sonuçlanır.
Örn : Örnek sonuçlara dayanarak, bir kuruluşun araştırma ekibinin, şirketin başlattığı yeni hizmet gibi toplam müşterilerin% 50'sinden daha azının, aslında% 50'den daha büyük olduğunu iddia ettiğini varsayalım.
Tip I ve Tip II Hatası Arasındaki Temel Farklar
Aşağıda verilen puanlar, tip I ve tip II hatası arasındaki farklar söz konusu olduğunda önemli:
- Tip I hata, sonuç, gerçekte doğru olan boş hipotezin reddi olduğunda ortaya çıkan bir hatadır. Tip II hatası, örnek aslında yanlış olan boş hipotezin kabulüyle sonuçlandığında meydana gelir.
- Tip I hata veya yanlış pozitif olarak bilinen, temelde, pozitif sonuç, boş hipotezin reddine eşdeğerdir. Buna karşılık, Tip II hatası aynı zamanda yanlış negatif olarak da bilinir, yani olumsuz sonuç, boş hipotezin kabul edilmesine yol açar.
- Boş hipotez doğruysa, ancak yanlışlıkla reddedildiğinde, tip I hatadır. Buna karşı, sıfır hipotezi yanlış ancak hatalı olarak kabul edilirse, tip II hatadır.
- Tip I hatası gerçekten mevcut olmayan bir şeyi ortaya koyma eğilimindedir, yani yanlış bir vuruştur. Aksine, II. Tür hatası mevcut olan bir şeyi tanımlamakta başarısız oluyor, yani bir özlüyor.
- Tip I hata yapma olasılığı, önem düzeyi olarak örneklemdir. Buna karşılık, tip II hata yapma olasılığı testin gücüyle aynıdır.
- Yunanca 'α' harfi, tip I hatasını gösterir. Aksine, Yunanca 'β' harfi ile gösterilen II.
Olası sonuçlar
Sonuç
Genel olarak, Tip I hatası, araştırmacı bir farklılık fark ettiğinde ortaya çıkar, gerçekte hiçbir şey olmadığında, araştırmacı, gerçekte bir tane olduğunda hiçbir fark bulamadığında tip II hatası ortaya çıkar. İki tür hatanın ortaya çıkması, test sürecinin bir parçası olduğu için çok yaygındır. Bu iki hata tamamen ortadan kaldırılamaz ancak belirli bir seviyeye kadar azaltılabilir.
