Tip II Hatası (Tanım, Örnek) - Nasıl Oluşur?

İçindekiler

Tip II Hatası nedir?

Genellikle β hata olarak adlandırılan Tip II hata, doğası gereği yanlış olan olgusal ifadeyi muhafaza etme olasılığıdır. Bu bir yanlış pozitif hatasıdır, yani ifade gerçeklere dayalı olarak yanlıştır ve biz bu konuda pozitifiz.

Açıklama

Tür Hataları, hipotezin oluşturulmasında ve ortaya çıkma olasılıklarına dayalı olarak çözümü tanımlamada ve hipotezin yapılandırıldığı verilerin olgusal düzeltmesini belirlemede çok yaygın olarak kullanılır.

Aşağıda, boş hipotezin, alternatif hipotezin, örnek ortalamanın ve hata olasılığının oluşturulmasını gösteren diyagram bulunmaktadır.

Yaptığımız her testte, karar vermede her zaman bir hata olasılığı vardır ve bu tür bir karar bir tür Tip I veya Tip II hata olabilir. Basit bir deyişle, karar vermeyi üstlenirken doğru gerçekleri reddedebiliriz veya yanlış gerçekleri kabul edebiliriz deriz. Doğru gerçeğin reddi bir Tip I hatadır ve yanlış gerçeklerin kabulü bir Tip II hatadır. İş dünyasında bu hata çok tehlikeli çünkü tabanın kendisi yanlış olduğu için tüm analiz ve deneyler yanlış çıkıyor.

Gerçekler yanlış kabul edilirse kişinin hangi tür hatayı üstlenebileceğinin matrisi aşağıdadır:

Elde Tutma kararı alındı Reddetme kararı alındı
( Pozitif) ( Olumsuz)
Boş Hipotez doğru Gerçek Pozitif Doğru Negatif
(1 A) (a) = Tip I hatası
Boş Hipotez Yanlış Yanlış pozitif Yanlış Negatif
(β) = Tip II Hatası (1 - β)

Yukarıdaki matristen şunu söyleyebiliriz:

  1. Doğru Boş Hipotezi ve Doğru alıkoyma kararı, analizin doğru olduğunu kanıtlayacak gerçek bir olumlu karardır. Bu, çalışmanın beklenen sonucudur.
  2. Doğru Boş Hipotezi ve onu korumak için yanlış karar verme, verimli olmayacaktır. Böyle bir Gerçek Negatif karar, Tip 1 hata veya hata olarak adlandırılır.
  3. Yanlış Boş Hipotez ve onu korumak için yanlış karar verme, tam analizi tehlikeye atacaktır. Yorumun temelinin kendisinin yanlış olduğu bir sonuca asla varılamayacaktır. Böyle bir Yanlış pozitif karar, Tip II hata veya β olarak adlandırılır.
  4. Yanlış Boş Hipotez ve reddetmek için yanlış karar verme, tüm analizlerden gerçek beklentidir. Yanlış Negatif kararlar, ikinci bir düşünce olmaksızın reddedilmelidir.

Tip II Hata Örneği

  • İnsanlarda kadınlar hamile kalma eğilimindedir. Bununla birlikte, doğrulamayı yaparken, doktor yanlışlıkla bir erkeği hamile olarak teşhis eder. Bu, tabanın kendisinin yanlış olduğu Tip II hatası olarak adlandırılır.
  • Ayrıca doktorlar kadınları hamile değil olarak teşhis eder; ancak gerçekte hamile. Bu, gerçeklerin doğru olduğu, ancak birinin aynı şeyi reddettiği Tip I hatası olarak adlandırılır.

Tip II Hatası Nasıl Oluşur?

Çeşitli faktörler böyle bir hataya neden olabilir

# 1 - Nüfustaki Herhangi Bir Değişikliğin Tespit Edilmesi Nispeten Çok Küçüktür

Popülasyonun kendisinde, değişme eğilimi görünmüyorsa, herhangi bir hipotez testi doğru gerçekleri karşılayamayacaktır. Böyle bir senaryo, yanlış gerçeklerin kabul edilmesine yol açacak ve bu da Tip II hataya neden olacaktır.

# 2 - Örneklem Büyüklüğü Nüfusun Çok Küçük Bir Kısmını Kapsıyor

Örnek, popülasyonun tamamını temsil etmelidir. Bu nedenle, örnek popülasyonun ideal bir temsili değilse, analiz için doğru resmi vermesi pek olası değildir. Analist doğru gerçekleri tespit edemeyecektir. Sonuç olarak, bir analist yanlış gerçeklere güvenecek ve Tip II hatayla sonuçlanacaktır.

# 3 - Yanlış Örnek Seçimi

Genel olarak, rastgele örnekleme, örneklemin en tarafsız seçim yöntemlerinden biri olarak kabul edildiğinden küresel olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, çoğu zaman, numunelerin uygunsuz şekilde toplanmasına neden olur. Bu, popülasyonun yanlış kapsanmasına ve Tip II hataya neden olur.

Tip II Hataları Önlenebilir mi?

# 1 - Gerekli Öneme Ulaşıncaya Kadar Analizi Tekrarlayın

Önem, boş hipotezin gerçekte doğru olup olmadığını hangi olasılıkla belirtir. Tüm analizlerin sonunda, sıfır hipotezinin kabul edilmesi ve verilen gerçeklerin doğru olduğundan emin olunması beklenir. Bununla birlikte, çoğu kez tek bir analizle böyle bir anlam elde edilemez. Böyle tek bir analiz, Tip I veya Tip II hatasına neden olabilir. Tekrarlayan analizde aynı tür çıktı gelirse, o zaman herhangi bir hata oluşmamasını sağlayabilecektir.

# 2 - Her Analiz Tekrarı, Önem Testinin Boyutunu Değiştirir

1. maddede tartışıldığı gibi). Önem, boş hipotezin uygunluğunu gösterir. İlk kesimin sonunda, örneğin yeterince kapsanmadığı görülürse, önem boyutunu artırın ve aynısını tekrar etmeye çalışın. Bu, davranışın anlaşılmasına yardımcı olacak ve bir Tip II hatasından kaçınabilecektir.

# 3 - 0,1 Civarındaki Alfa Seviyesi İdealdir

Genel olarak 0,1 civarındaki alfa hipotezin reddedilmesine neden olur. Herhangi bir ret, birden fazla doğrulamaya izin verecektir. Sonuç olarak, hatanın meydana gelme şansı azalacaktır. Tip II hatası, herhangi bir şey yanlış kabul edildiğinde ortaya çıkar. Kabul kapsamı yoksa böyle bir hata oluşmayacaktır.

Önem

  • Tip I hataya göre daha tehlikelidir.
  • Herhangi bir analiz, birkaç gerekli ayrıntı ve birkaç temel varsayım üzerinde çalışılmaktadır. Hipotezde de sonunda, test istatistiğinin verilen gerçekle uyumlu olup olmadığı belirlenecektir. Bu tür teste özgü, örnek ortalamanın popülasyon ortalamasına eşdeğer olup olmadığını gösterecektir.
  • Analizdeki bir tür hata nedeniyle, boş hipotez anlamlı hale geliyor gibi görünüyor; o zaman Sıfır Hipotezinde verilen gerçek kabul edilecektir.
  • Bununla birlikte, gerçekte böyle bir boş hipotezin kabul edilmesi gerekmez. Sonuç olarak, boş hipotez ifadesini kabul ederken son derece emin olmak gerekir. Yeniden doğrulayarak, daha iyi bir önem kazanacak, gerçeğin doğruluğunu artıracaktır.

Tip I Hatası - Tip II Hatası

İki tür hata arasındaki temel fark aşağıdadır

Sr Hayır Tip I hatası Tip II hatası
1 Doğru Boş Hipotezi kabul edilmediğinde ortaya çıkar. Yanlış bir boş hipotez kabul edildiğinde ortaya çıkar
2 Bu tür hatalar gerçekten olumsuzdur. Bu tür hatalar yanlış pozitiftir
3 Alfa ile gösterilir. Beta ile gösterilir
4 Boş hipotez ve tip 1 hatası Alternatif hipotez ve tip 2 hatası
5 Bu hatanın ortaya çıkan etkisi Tip I hatadan daha kötüyse, 0.10'dan yüksek bir değere sahip alfa dikkate alınmalıdır. Tip I hatanın sonucu daha kötüyse, alfa değeri 0.01'den daha düşük olmalıdır.

Sonuç

Tip II hatası, yanlış bir negatiftir, yanlış Sıfır Hipotezini kabul etmenin sonucu olarak ortaya çıkan sonuçtur. Pratik dünyada, bu tür bir hata, temelin yanlış olması nedeniyle tam projenin başarısızlığına neden olur. Böyle bir temel, eksiksiz analizi tehlikeye atacak ayrıntılar, gerçekler veya varsayımlar gibi olabilir.

Ilginç makaleler...