Шта је грешка типа ИИ?
Грешка типа ИИ, која се обично назива β грешка, вероватноћа је задржавања чињеничног стања које је у основи нетачно. Ово је грешка лажно позитивног, тј. Изјава је чињенично нетачна и ми јесмо позитивни.
Објашњење
Тип грешке се врло често користи у стварању хипотезе и за идентификовање решења на основу вероватноће њиховог настанка и за утврђивање чињеничне корекције података на основу којих је хипотеза структурисана.
Следи дијаграм који приказује стварање нулте хипотезе, алтернативне хипотезе, средње вредности узорка и вероватноће грешке.
Са сваким тестом који смо предузели, увек постоји вероватноћа грешке у доношењу одлука, а таква одлука може бити врста грешке типа И или типа ИИ. Једноставним речима, кажемо, док доносимо одлуке, можемо одбити тачне чињенице или прихватити погрешне чињенице. Одбацивање тачних чињеница грешка је типа И, а прихватање нетачних чињеница грешка типа ИИ. У радном свету се ова грешка показује врло опасном, јер се читава анализа и експеримент показују погрешнима јер је основа сама по себи погрешна.
Следи матрица врсте грешке која се може предузети ако се чињенице погрешно прихвате:
| Донета је одлука да се задржи | Донета је одлука о одбијању | |||
| (Позитивно) | (Негативно) | |||
| Нулта хипотеза је тачна | Тачно Позитивно | Тачно негативно | ||
| (1- а) | (а) = Грешка типа И | |||
| Нулта хипотеза је нетачна | Лажно позитиван | Лажно негативно | ||
| (β) = Грешка типа ИИ | (1 - β) |
Из горње матрице можемо рећи да:
- Тачна ништавна хипотеза и тачна одлука о задржавању у стварној су позитивној одлуци која ће доказати да је анализа тачна. Ово је очекивани закључак студије.
- Исправна ништавна хипотеза и нетачно одлучивање о њеном задржавању неће се показати плодним. Таква Тачно негативна одлука назива се грешком типа 1 или грешком.
- Нетачна нулска хипотеза и нетачно доношење одлука да се задржи, угрозиће потпуну анализу. Никада се неће моћи доћи до закључка када је основа самог тумачења погрешна. Таква лажно позитивна одлука назива се грешком типа ИИ или β.
- Нетачна нулта хипотеза и нетачно доношење одлуке о одбијању су стварна очекивања од свих анализа. Лажно негативне одлуке треба одбацити без икаквог размишљања.
Пример грешке типа ИИ
- У људима, жене имају тенденцију да затрудне. Међутим, док врши верификацију, лекар погрешно дијагностикује мушкарца као трудног. Ово се назива грешком типа ИИ, где је сама база погрешна.
- Такође, лекари дијагностикују жене као труднице; међутим, у ствари је трудна. Ово се назива грешком типа И, где су чињенице тачне, али једна одбацује исте.
Како се јавља грешка типа ИИ?
Такву грешку могу довести различити фактори
# 1 - Свака промена у популацији је релативно мала за откривање
Ако у самој популацији тенденција ка променама није видљива, тада било које тестирање хипотеза неће моћи да задовољи тачне чињенице. Такав сценарио ће довести до прихватања нетачних чињеница, што ће резултирати грешком типа ИИ.
# 2 - Величина узорка покрива врло мали део становништва
Узорак треба да представља комплетну популацију. Дакле, ако узорак није идеалан приказ популације, онда је мало вероватно да ће дати тачну слику за анализу. Аналитичар неће моћи да утврди тачне чињенице. Као резултат, аналитичар ће се ослонити на погрешне чињенице и резултираће грешком типа ИИ.
# 3 - Нетачан одабир узорка
Генерално се случајно узорковање користи глобално, јер се сматра једним од најнепристраснијих метода одабира узорка. Међутим, много пута резултира непримјереним одабиром узорака. То доводи до нетачног обухвата становништва и резултира грешком типа ИИ.
Могу ли се избећи грешке типа ИИ?
# 1 - Понављајте анализу док неко не постигне потребан значај
Значај одређује до које је вероватноће нулта хипотеза чињенично тачна или није. На крају све анализе очекује се прихватање Нултих хипотеза и осигурање да су дате чињенице тачне. Међутим, много пута појединачном анализом такав значај не може се постићи. Таква појединачна анализа може резултирати грешком типа И или типа ИИ. Ако у понављајућој анализи дође до исте врсте резултата, тада ћемо моћи да осигурамо да се не догоди грешка.
# 2 - Сваким понављањем анализе промените величину теста значајности
Као што је разматрано у тачки 1). Значај показује прикладност нулте хипотезе. Ако је на крају првог реза утврђено да се узорак не покрива адекватно, тада повећајте величину значаја и покушајте да поновите исто. Ово ће помоћи у разумевању понашања и моћи ћете да избегнете грешку типа ИИ.
# 3 - Алфа ниво око 0,1 је идеалан
Генерално, алфа око 0,1 резултираће одбацивањем хипотезе. Свако одбијање омогућиће вишеструке верификације. Као резултат, смањиће се шансе за појаву грешке. Грешка типа ИИ се јавља када се било шта погрешно прихвата. Ако нема опсега прихватања, таква грешка се неће догодити.
Значај
- Опасније је у поређењу са грешком типа И.
- Свака анализа се обрађује на неколико неопходних детаља и неколико основних претпоставки. У хипотези ће се такође на крају утврдити да ли је статистика теста у складу са датом чињеницом или не. Такав тест ће показати да ли је средња вредност узорка еквивалентна средњој вредности популације или не.
- Због неке врсте грешке у анализи, чини се да нулта хипотеза достиже значај; тада ће се прихватити чињеница дата у Нултој хипотези.
- Међутим, у ствари таква нулта хипотеза не би требала бити прихваћена. Као резултат тога, треба бити врло сигуран док прихватате нулту хипотезу. Поновном верификацијом, човек ће добити бољи значај, повећаће тачност чињеница.
Грешка типа И у односу на грешку типа ИИ
Следе основне разлике између две врсте грешака
| Ср бр | Грешка типа И | Грешка типа ИИ | ||
| 1 | Појављује се када се не прихвати тачна нулска хипотеза. | Појављује се када се прихвати нетачна нулта хипотеза | ||
| 2 | Такве грешке су заиста негативне. | Такве грешке су лажно позитивне | ||
| 3 | Означава се алфа. | Означава се Бета | ||
| 4 | Нулта хипотеза и грешка типа 1 | Алтернативна хипотеза и грешка типа 2 | ||
| 5 | Ако је резултујући ефекат ове грешке гори од грешке типа И, треба размотрити алфу са вредношћу већом од 0,10 | Ако је резултат грешке типа И гори, треба поставити алфа вредност мању од 0,01. |
Закључак
Грешка типа ИИ је лажно негативна, резултујући ефекат прихватања нетачне нуле хипотезе. У практичном свету таква грешка резултира неуспехом целог пројекта, јер је база нетачна. Таква основа може бити попут детаља, чињеница или претпоставки, што ће угрозити комплетну анализу.
