Education, study and knowledge

I tüübi viga ja II tüübi viga: mis need on ja mida need statistikas näitavad?

Kui teeme psühholoogiaalast uurimistööd, Järeldusstatistikas leiame kaks olulist mõistet: I tüüpi viga ja II tüüpi viga.. Need tekivad siis, kui teeme hüpoteesiteste nullhüpoteesi ja alternatiivse hüpoteesiga.

Selles artiklis näeme, mis need täpselt on, millal me need sisse võtame, kuidas neid arvutame ja kuidas neid vähendada.

  • Seotud artikkel: "Psühhomeetria: inimmõistuse uurimine andmete kaudu"

Parameetrite hindamise meetodid

Järeldusstatistika vastutab valimi teabe põhjal üldkogumi põhjal järelduste tegemise või ekstrapoleerimise eest. See tähendab, et see võimaldab meil populatsiooni tasandil kirjeldada teatud muutujaid, mida tahame uurida.

Selle seest leiame parameetrite hindamise meetodid, mille eesmärk on pakkuda meetodeid, mis võimaldavad (mõninga täpsusega) määrata väärtuse parameetreid, mida me tahame analüüsida, lähtudes meie üldkogumi juhuslikust valimist õppimine.

Parameetri hindamine võib olla kahte tüüpi: täpne (kui parameetri üks väärtus on hinnanguline teadmata) ja intervallide kaupa (kui luuakse usaldusvahemik, kuhu parameeter "kukkuks" võõras). Sellest teisest tüübist, intervallide järgi hindamisest, leiame mõisted, mida täna analüüsime: I tüübi viga ja II tüübi viga.

instagram story viewer

I tüübi viga ja II tüübi viga: mis need on?

I tüüpi viga ja II tüüpi viga on veatüübid, mida saame teha, kui oleme uurimise käigus enne statistiliste hüpoteeside püstitamist (nagu nullhüpotees või H0 ja alternatiivne hüpotees või H1). See tähendab, et kui me teostame hüpoteeside teste. Kuid nende mõistete mõistmiseks peame esmalt kontekstualiseerima nende kasutamise intervallide hindamisel.

Nagu nägime, põhineb intervallide hindamine parameetri kriitilisel piirkonnal nullhüpoteesi (H0), mille me pakume, samuti usaldusvahemikus näidis.

See tähendab, et eesmärk on luua matemaatiline intervall, kuhu parameeter, mida tahame uurida, langeks. Selleks tuleb läbi viia rida samme.

1. Hüpoteesi formuleerimine

Esimene samm on nullhüpoteesi ja alternatiivse hüpoteesi formuleerimine, mis, nagu näeme, viib meid I tüüpi vea ja II tüüpi vea mõisteteni.

1.1. Nullhüpotees (H0)

Nullhüpotees (H0) on hüpotees, mille uurija välja pakub ja mille ta esialgu tõeseks tunnistab.. Saate selle tagasi lükata ainult võltsimise või ümberlükkamise teel.

Tavaliselt märgitakse efekti puudumine või erinevuste puudumine (näiteks oleks väidavad, et: "Kognitiivse teraapia ja käitumisteraapia ravis ei ole erinevusi ärevus").

1.2. Alternatiivne hüpotees (H1)

Alternatiivne hüpotees (H1) on seevastu kandidaat nullhüpoteesi asendamiseks või asendamiseks. Tavaliselt märgitakse see erinevuste või mõju olemasolu (näiteks "Ärevuse ravis on kognitiivsel teraapial ja käitumisteraapial erinevusi").

  • Teid võivad huvitada: "Cronbachi alfa (α): mis see on ja kuidas seda statistikas kasutatakse"

2. Olulisuse taseme ehk alfa (α) määramine

Intervallide hindamise teine ​​etapp on määrake olulisuse tase või alfa (α) tase. Selle määrab uurija protsessi alguses; see on maksimaalne vea tõenäosus, mille lubame nullhüpoteesi tagasilükkamisel.

Tavaliselt on selleks väikesed väärtused, näiteks 0,001, 0,01 või 0,05. Teisisõnu, see oleks maksimaalne "ülempiir" või viga, mida me teadlastena oleme valmis tegema. Kui olulisuse tase on näiteks 0,05 (5%), on usaldusnivoo 0,95 (95%) ja need kaks annavad kokku 1 (100%).

Kui oleme määranud olulisuse taseme, võib tekkida neli olukorda: seda kahte tüüpi vead (ja siin tulevad esile I ja II tüüpi vead) või et tehakse kahte tüüpi otsuseid õige. See tähendab, et neli võimalust on järgmised:

2.1. Õige otsus (1-α)

See seisneb nullhüpoteesi (H0) aktsepteerimises. See tähendab, et me ei lükka seda tagasi, vaid säilitame selle, sest see on tõsi. Matemaatiliselt arvutatakse see järgmiselt: 1-α (kus α on I tüüpi vea või olulisuse tase).

2.2. Õige otsus (1-β)

Sel juhul teeme ka õige otsuse; See seisneb selles, et nullhüpoteesi (H0) on vale. Seda nimetatakse ka testi võimsuseks. See arvutatakse: 1-β (kus β on II tüüpi viga).

23. I tüüpi viga (α)

I tüüpi viga, mida nimetatakse ka alfaks (α), on tehtud, lükates tagasi nullhüpoteesi (H0), mis on tõene. Seega on I tüüpi vea tegemise tõenäosus α, mis on olulisuse tase, mille oleme oma hüpoteesi testi jaoks kehtestanud.

Kui näiteks α, mille me oleme loonud, on 0,05, näitab see, et oleme nullhüpoteesi tagasilükkamisel nõus 5% tõenäosusega eksima.

2.4. II tüüpi viga (β)

II tüüpi või beeta (β) viga tehakse nullhüpoteesi (H0) aktsepteerimisel, kui see on vale.. See tähendab, et II tüüpi vea tegemise tõenäosus on beeta (β) ja see sõltub testi võimsusest (1-β).

II tüübi vea tegemise riski vähendamiseks võime tagada, et test on piisava võimsusega. Selleks peame tagama, et valimi suurus on piisavalt suur, et tuvastada erinevus, kui see tegelikult eksisteerib.

2014. aasta silmapaistvamad artiklid psühholoogiast

2014. aasta parimad artiklid psühholoogiastSee 2014. aasta on lõppemas ja aasta lõpu saabudes tun...

Loe rohkem

Kuidas kustutada saadetud WhatsAppi sõnum

Me kõik oleme sattunud sellisesse olukorda, kus oleme tahtmatult oleme saatnud sõnumi, mida me ei...

Loe rohkem

Veeb, mis võimaldab teil kustutada kõik oma jäljed Internetis

Interneti üks enim kritiseeritud aspekte on anonüümsuse puudumine. ja seda, kui lihtne on kõige e...

Loe rohkem