टाइप II त्रुटि

टाइप II एरर क्या है?

टाइप II त्रुटि एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग परिकल्पना परीक्षण के संदर्भ में किया जाता है जो उस त्रुटि का वर्णन करता है जो तब होती है जब कोई एक अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहता है जो वास्तव में गलत है। टाइप II त्रुटि एक गलत नकारात्मक उत्पन्न करती है, जिसे चूक की त्रुटि के रूप में भी जाना जाता है। उदाहरण के लिए, रोगी के संक्रमित होने पर किसी बीमारी के लिए एक परीक्षण एक नकारात्मक परिणाम की रिपोर्ट कर सकता है। यह टाइप II त्रुटि है क्योंकि हम परीक्षण के निष्कर्ष को नकारात्मक मानते हैं, भले ही वह गलत हो।

सांख्यिकीय विश्लेषण में, एक प्रकार I त्रुटि एक वास्तविक शून्य परिकल्पना की अस्वीकृति है, जबकि एक प्रकार II त्रुटि उस त्रुटि का वर्णन करती है जो तब होती है जब कोई शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहता है जो वास्तव में गलत है। त्रुटि वैकल्पिक परिकल्पना को अस्वीकार करती है। , भले ही यह संयोग के कारण नहीं होता है।

टाइप II एरर को समझना

एक प्रकार II त्रुटि, जिसे दूसरी तरह की त्रुटि या बीटा त्रुटि के रूप में भी जाना जाता है, एक विचार की पुष्टि करता है जिसे अस्वीकार कर दिया जाना चाहिए था, जैसे, उदाहरण के लिए, यह दावा करना कि दो पालन समान हैं, भले ही वे भिन्न हों। टाइप II त्रुटि शून्य परिकल्पना को अस्वीकार नहीं करती है, भले ही वैकल्पिक परिकल्पना प्रकृति की सही स्थिति है। दूसरे शब्दों में, एक झूठी खोज को सत्य के रूप में स्वीकार किया जाता है।

एक शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए और अधिक कठोर मानदंड बनाकर टाइप II त्रुटि को कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि एक विश्लेषक कुछ भी है जो सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन (एक नकारात्मक परिणाम) के रूप में 95% विश्वास अंतराल की +/- सीमा के भीतर आता है,. तो उस सहिष्णुता को +/- 90% तक कम करके, और बाद में सीमा को कम करके, आप कम नकारात्मक परिणाम प्राप्त होंगे, और इस प्रकार एक गलत नकारात्मक की संभावना कम हो जाएगी।

हालाँकि, इन कदमों को उठाने से टाइप I त्रुटि का सामना करने की संभावना बढ़ जाती है - एक गलत-सकारात्मक परिणाम। एक परिकल्पना परीक्षण करते समय, टाइप I त्रुटि या टाइप II त्रुटि बनाने की संभावना या जोखिम पर विचार किया जाना चाहिए।

टाइप II त्रुटि का सामना करने की संभावना को कम करने के लिए उठाए गए कदमों से टाइप I त्रुटि की संभावना बढ़ जाती है।

टाइप I एरर्स बनाम। टाइप II त्रुटियां

टाइप II एरर और टाइप I एरर के बीच का अंतर यह है कि टाइप I एरर अशक्त परिकल्पना को खारिज कर देता है जब यह सच होता है (यानी, एक गलत पॉजिटिव)। टाइप I त्रुटि करने की संभावना उस महत्व के स्तर के बराबर है जो परिकल्पना परीक्षण के लिए निर्धारित किया गया था। इसलिए, यदि महत्व का स्तर 0.05 है, तो टाइप I त्रुटि होने की 5% संभावना है।

टाइप II त्रुटि करने की संभावना परीक्षण की शक्ति के एक माइनस के बराबर होती है, जिसे बीटा भी कहा जाता है। नमूना आकार को बढ़ाकर परीक्षण की शक्ति को बढ़ाया जा सकता है , जिससे टाइप II त्रुटि होने का जोखिम कम हो जाता है।

रिपोर्ट के विश्लेषण के हिस्से के रूप में कुछ सांख्यिकीय साहित्य में समग्र महत्व स्तर और टाइप II त्रुटि जोखिम शामिल होंगे। उदाहरण के लिए, रीढ़ की हड्डी की चोट के उपचार में एक्सोसोम के 2021 मेटा-विश्लेषण ने समग्र महत्व स्तर 0.05 और टाइप II त्रुटि जोखिम 0.1 दर्ज किया।

टाइप II त्रुटि का उदाहरण

मान लें कि एक जैव प्रौद्योगिकी कंपनी तुलना करना चाहती है कि उसकी दो दवाएं मधुमेह के इलाज के लिए कितनी प्रभावी हैं। अशक्त राज्यों की परिकल्पना है कि दो दवाएं समान रूप से प्रभावी हैं। एक शून्य परिकल्पना, H0, वह दावा है जिसे कंपनी एक-पूंछ परीक्षण का उपयोग करके अस्वीकार करने की उम्मीद करती है। वैकल्पिक परिकल्पना, एच ~ ए ~ बताती है कि दो दवाएं समान रूप से प्रभावी नहीं हैं। वैकल्पिक परिकल्पना, H_a, प्रकृति की वह स्थिति है जो शून्य परिकल्पना को खारिज करके समर्थित होती है।

बायोटेक कंपनी उपचार की तुलना करने के लिए मधुमेह के 3,000 रोगियों का एक बड़ा नैदानिक परीक्षण लागू करती है। कंपनी बेतरतीब ढंग से 3,000 रोगियों को दो समान आकार के समूहों में विभाजित करती है, एक समूह को एक उपचार और दूसरे समूह को दूसरा उपचार देता है। यह 0.05 के महत्व स्तर का चयन करता है, जो इंगित करता है कि यह 5% मौका स्वीकार करने को तैयार है, जब यह सत्य है या टाइप I त्रुटि करने का 5% मौका है तो यह शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर सकता है।

मान लें कि बीटा की गणना 0.025 या 2.5% है। इसलिए, टाइप II त्रुटि करने की संभावना 97.5% है। यदि दो दवाएं समान नहीं हैं, तो शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाना चाहिए। हालांकि, अगर बायोटेक कंपनी शून्य परिकल्पना को अस्वीकार नहीं करती है, जब दवाएं समान रूप से प्रभावी नहीं होती हैं, तो टाइप II त्रुटि होती है।

##हाइलाइट

• टाइप II त्रुटि अनिवार्य रूप से एक झूठी नकारात्मक है।

• एक अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए अधिक कठोर मानदंड बनाकर टाइप II त्रुटि को कम किया जा सकता है, हालांकि इससे झूठी सकारात्मकता की संभावना बढ़ जाती है।

• नमूना आकार, वास्तविक जनसंख्या आकार और पूर्व निर्धारित अल्फा स्तर त्रुटि के जोखिम के परिमाण को प्रभावित करते हैं।

• एक टाइप II त्रुटि को शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने में गलत तरीके से विफल होने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया है, जब वास्तव में यह पूरी आबादी पर लागू नहीं होता है।

• विश्लेषकों को टाइप I त्रुटियों के साथ टाइप II त्रुटियों की संभावना और प्रभाव को तौलना चाहिए।

##सामान्य प्रश्न

टाइप I और टाइप II एरर में क्या अंतर है?

टाइप I त्रुटि तब होती है जब एक शून्य परिकल्पना को खारिज कर दिया जाता है जो वास्तव में जनसंख्या में सच है। इस प्रकार की त्रुटि एक झूठी सकारात्मक का प्रतिनिधि है। वैकल्पिक रूप से, टाइप II त्रुटि तब होती है जब एक शून्य परिकल्पना को अस्वीकार नहीं किया जाता है जो वास्तव में जनसंख्या में गलत है। इस प्रकार की त्रुटि एक झूठी नकारात्मक का प्रतिनिधि है।

टाइप II त्रुटियों का क्या कारण है?

टाइप II त्रुटि आमतौर पर तब होती है जब किसी परीक्षण की सांख्यिकीय शक्ति बहुत कम होती है। सांख्यिकीय शक्ति जितनी अधिक होगी, त्रुटि से बचने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। अक्सर यह अनुशंसा की जाती है कि कोई भी परीक्षण करने से पहले सांख्यिकीय शक्ति को कम से कम 80% पर सेट किया जाना चाहिए।

टाइप II त्रुटियों के जोखिम के परिमाण को कौन से कारक प्रभावित करते हैं?

जैसे-जैसे शोध का नमूना आकार बढ़ता है, टाइप II त्रुटियों के लिए जोखिम का परिमाण कम होना चाहिए। जैसे-जैसे वास्तविक जनसंख्या प्रभाव आकार बढ़ता है, टाइप II त्रुटि भी कम होनी चाहिए। अंत में, अनुसंधान द्वारा निर्धारित पूर्व निर्धारित अल्फा स्तर जोखिम के परिमाण को प्रभावित करता है। जैसे-जैसे अल्फा स्तर सेट घटता जाता है, टाइप II त्रुटि का जोखिम बढ़ता जाता है।