التعليقات

الفرق بين أخطاء النوع الأول والنوع الثاني في اختبار الفرضيات

الفرق بين أخطاء النوع الأول والنوع الثاني في اختبار الفرضيات


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

الممارسة الإحصائية لاختبار الفرضيات منتشرة على نطاق واسع ليس فقط في الإحصائيات ولكن أيضًا في العلوم الطبيعية والاجتماعية. عندما نجري اختبار الفرضية ، فهناك أمران قد يحدثان خطأ. هناك نوعان من الأخطاء ، لا يمكن تجنبهما حسب التصميم ، ويجب أن ندرك وجود هذه الأخطاء. يتم إعطاء الأخطاء أسماء المشاة تماما من النوع الأول وأخطاء النوع الثاني. ما هي الأخطاء من النوع الأول والنوع الثاني ، وكيف نميز بينهما؟ موجز:

  • تحدث أخطاء النوع الأول عندما نرفض فرضية لاغية
  • تحدث أخطاء النوع الثاني عندما نفشل في رفض فرضية باطلة

سوف نستكشف المزيد من المعلومات الأساسية وراء هذه الأنواع من الأخطاء بهدف فهم هذه العبارات.

اختبار الفرضيات

قد تبدو عملية اختبار الفرضيات متنوعة تمامًا مع العديد من إحصاءات الاختبار. لكن العملية العامة هي نفسها. اختبار الفرضيات يتضمن بيان الفرضية الفارغة واختيار مستوى من الأهمية. فرضية فارغة إما صحيحة أو خاطئة وتمثل المطالبة الافتراضية لعلاج أو إجراء. على سبيل المثال ، عند فحص فعالية الدواء ، فإن الفرضية الفارغة هي أن الدواء ليس له أي تأثير على المرض.

بعد صياغة الفرضية الخالية واختيار مستوى الأهمية ، نكتسب البيانات من خلال الملاحظة. تخبرنا الحسابات الإحصائية ما إذا كان ينبغي لنا رفض الفرضية الفارغة أم لا.

في عالم مثالي ، نرفض دائمًا الفرضية الفارغة عندما تكون خاطئة ، ولن نرفض الفرضية الفارغة عندما يكون هذا صحيحًا بالفعل. ولكن هناك سيناريوهان آخران ممكنان ، كل منهما سينتج عنه خطأ.

اكتب أنا خطأ

النوع الأول من الخطأ المحتمل ينطوي على رفض فرضية فارغة. يسمى هذا النوع من الأخطاء خطأ من النوع الأول ويطلق عليه أحيانًا خطأ من النوع الأول.

أخطاء النوع الأول تعادل الإيجابيات الخاطئة. دعنا نعود إلى مثال المخدرات المستخدمة لعلاج المرض. إذا رفضنا الفرضية الفارغة في هذه الحالة ، فإن ادعائنا هو أن الدواء له ، في الواقع ، بعض التأثير على المرض. لكن إذا كانت الفرضية صحيحة ، فعندئذ ، في الواقع ، فإن الدواء لا يكافح المرض على الإطلاق. يُزعم أن الدواء له تأثير إيجابي على المرض.

أخطاء النوع الأول يمكن السيطرة عليها. إن قيمة alpha ، المرتبطة بمستوى الأهمية التي حددناها ، لها تأثير مباشر على أخطاء النوع الأول. ألفا هو أقصى احتمال أن يكون لدينا خطأ من النوع الأول. لمستوى الثقة 95 ٪ ، وقيمة ألفا هي 0.05. هذا يعني أن هناك احتمالًا بنسبة 5٪ بأننا سنرفض فرضية لاغية. على المدى الطويل ، سينتج عن اختبار من النوع الأول خطأ واحد من كل عشرين اختبارًا نظريًا نجريه في هذا المستوى.

النوع الثاني خطأ

يحدث النوع الآخر من الخطأ المحتمل عندما لا نرفض فرضية فارغة خاطئة. يُطلق على هذا النوع من الأخطاء خطأ من النوع الثاني ويشار إليه أيضًا بأنه خطأ من النوع الثاني.

أخطاء النوع الثاني تعادل السلبيات الخاطئة. إذا فكرنا مرة أخرى في السيناريو الذي نختبر فيه عقار ما ، كيف سيكون خطأ النوع الثاني؟ سيحدث خطأ من النوع الثاني إذا قبلنا أن الدواء لم يكن له أي تأثير على المرض ، ولكن في الواقع ، فقد حدث.

تعطى احتمالية حدوث خطأ من النوع الثاني في الرسالة التجريبية اليونانية. يرتبط هذا الرقم بقوة أو حساسية اختبار الفرضية ، والمشار إليه بـ 1 - بيتا.

كيفية تجنب الأخطاء

تشكل أخطاء النوع الأول والنوع الثاني جزءًا من عملية اختبار الفرضيات. على الرغم من أنه لا يمكن إزالة الأخطاء تمامًا ، إلا أنه يمكننا تقليل نوع واحد من الأخطاء.

عادةً عندما نحاول تقليل احتمال حدوث نوع واحد من الأخطاء ، يزداد احتمال النوع الآخر. يمكن أن نخفض قيمة ألفا من 0.05 إلى 0.01 ، بما يتوافق مع مستوى الثقة 99 ٪. ومع ذلك ، إذا ظل كل شيء آخر على حاله ، فإن احتمال حدوث خطأ من النوع الثاني سيزداد دائمًا تقريبًا.

في كثير من الأحيان ، سيحدد تطبيق العالم الحقيقي لاختبار الفرضيات لدينا ما إذا كنا أكثر قبولًا للنوع الأول أو النوع الثاني من الأخطاء. سيتم استخدام هذا عند تصميم تجربتنا الإحصائية.


شاهد الفيديو: القرارات الإحصائية الخطأ من النوع الأول والخطأ من النوع الثاني (ديسمبر 2022).

Video, Sitemap-Video, Sitemap-Videos