Kiedy badacz odrzuca hipotezę zerową, która jest rzeczywiście prawdziwa, i akceptuje hipotezę zerową, która jest w rzeczywistości fałszywa, pojawiają się błędy typu 1 i 2. Istnieją cztery sytuacje, które mogą wystąpić podczas akceptacji lub odrzucenia hipotezy zerowej. Spośród tych czterech możliwych sytuacji dwie są poprawne. Pozostałe dwa prowadzą do błędnych wyników i są znane jako błędy w statystykach.
Błąd typu 1 a błąd typu 2
Różnica między błędem typu 1 i typu 2 polega na tym, że błąd typu 1 ma miejsce, gdy badacz odrzuca hipotezę zerową, gdy jest ona prawdziwa. W przeciwieństwie do tego, błąd typu 2 występuje, gdy badacz podejmuje błędną decyzję o zaakceptowaniu hipotezy zerowej, ponieważ jest ona błędna w rzeczywistości. Poziom błędu, który może wystąpić w typie 1, jest oznaczony przez alfa. Poziom błędu, który może wystąpić w typie 2, jest oznaczony przez wersję beta.
Odrzucenie rzeczywistości i akceptacja fałszywej rzeczywistości przez badacza to błąd typu 1. Jedną z częstych przyczyn popełniania błędów typu 1 są niewłaściwe badania i wielkość próby. Nazywany jest również błędem pierwszego rodzaju. Akceptacja fałszywej rzeczywistości i odrzucenie rzeczywistości przez badacza jest błędem typu 2. Ten błąd może wystąpić, gdy wielkość próby nie jest odpowiednio określona. Szybkość tego błędu jest oznaczona literą beta (grecka litera).
Tabela porównawcza między błędem typu 1 i typu 2
| Parametry porównania | Błąd typu 1 | Błąd typu 2 |
| Decyzja | Badacz odrzuca rzeczywistość. | Badacz akceptuje rzeczywistość. |
| Rzeczywistość | W tym przypadku sytuacja jest zawsze prawdziwa. | W tym przypadku sytuacja jest fałszywa. |
| Nazywane również | Błąd pierwszego rodzaju. | Błąd drugiego rodzaju. |
| Występowanie | Prawdopodobieństwo wystąpienia jest alfa. | Prawdopodobieństwo wystąpienia wynosi beta. |
| Metoda redukcji | Zmniejsz alfa. | Zwiększ beta. |
Co to jest błąd typu 1?
Hipoteza zerowa jest odrzucana przez badacza z błędem typu 1, ale w rzeczywistości jest prawdziwa. Badania z udziałem określonej populacji przeprowadzane są w celu ustalenia, czy hipoteza zerowa jest prawdziwa czy fałszywa. Niejednokrotnie te badania obejmujące określony test mogą być błędnie interpretowane i wtedy pojawiają się błędy.
Jeden z tych typów błędów nazywany jest błędem typu 1. W przypadku błędu typu 1 hipoteza zerowa jest w rzeczywistości prawdziwa, ale badacz ma tendencję do jej odrzucania. Ten błąd jest określany jako błąd alfa, ponieważ prawdopodobieństwo wystąpienia tego błędu jest oznaczone lub reprezentowane przez grecki symbol alfa.
Jeśli więc badacz podejmie poprawną decyzję dotyczącą hipotezy zerowej po jej przetestowaniu, to jej prawdopodobieństwo wynosi 1 minus alfa. W prostych słowach można powiedzieć, że prawdopodobieństwo niewystąpienia błędu typu 1 wynosi 1 minus prawdopodobieństwo jego wystąpienia (alfa).
Weźmy przykład błędu typu 1; uczeń nie chodzi do stołówki, bo uważa, że jest zamknięta. Podejmuje tę decyzję po rozeznaniu od znajomych, ale w rzeczywistości stołówka jest otwarta. W tej sytuacji chłopiec podejmuje decyzję o odrzuceniu hipotezy zerowej, która w rzeczywistości jest prawdziwa. Pod względem statystycznym jest to uznawane za błąd typu 1.
Co to jest błąd typu 2?
W błędzie typu 2 badacz popełnia błąd, akceptując hipotezę zerową. W tym scenariuszu badacz przyjmuje hipotezę zerową po zakończeniu badania, chociaż w rzeczywistości jest ona nieprawdziwa. Uważa się, że prawdopodobieństwo wystąpienia tego błędu przedstawia grecki symbol beta. Dlatego ten błąd jest również nazywany błędem beta.
Prawdopodobieństwo nie popełnienia tego błędu (błąd typu 2) wynosi 1 minus prawdopodobieństwo wystąpienia (beta). Ta jedna minus beta ma miejsce, gdy badacz podejmuje właściwą decyzję, czyli odrzucenie hipotezy. Jest określany jako siła testu. Można to określić jako prawdopodobieństwo niepopełnienia błędu typu 2.
W celu zmniejszenia występowania testu typu 2 należy zwiększyć moc testu. Można to wygodnie zrobić, zwiększając wielkość próbki.
Weźmy przykład błędu typu 2; uczeń idzie do stołówki, bo myśli, że jest otwarta. Podejmuje tę decyzję po rozeznaniu od znajomych, ale w rzeczywistości stołówka jest zamknięta. W tej sytuacji chłopiec podejmuje decyzję o przyjęciu hipotezy zerowej, która w rzeczywistości jest fałszywa. Jeśli chodzi o statystyki, jest to traktowane jako błąd typu 2.
Główne różnice między błędem typu 1 i typu 2
Wniosek
Zarówno błąd typu 1, jak i typu 2 mogą zostać popełnione w przypadku podjęcia przez badacza błędnej decyzji dotyczącej przyjęcia lub odrzucenia hipotezy zerowej. Te dwa błędy wynikają głównie z błędnych badań i małych odstępów między próbami. Jeśli trzeba wiedzieć, który z tych błędów przynosi większe straty, jest bardziej ryzykowny, należy przeanalizować hipotezę zerową.
Były różne twierdzenia o tym, co jest gorsze między tymi dwoma. Różne witryny i książki twierdzą, że różne błędy są bardziej ryzykowne, ale nie ma to udowodnionych wyników.
