タイプIIエラー

##タイプIIエラーとは何ですか？

実際には偽である帰無仮説を棄却できなかった場合に発生するエラーを説明します。タイプIIのエラーは、省略のエラーとしても知られる偽陰性を生成します。たとえば、病気の検査では、患者が感染したときに陰性の結果が報告される場合があります。これはタイプIIのエラーです。これは、テストの結論が正しくない場合でも、否定的なものとして受け入れるためです。

統計分析では、タイプIのエラーは真の帰無仮説の棄却ですが、タイプIIのエラーは、帰無仮説の棄却に失敗したときに発生するエラーを表します**実際には誤りです。**エラーは対立仮説を棄却します、偶然では発生しませんが。

##タイプIIエラーを理解する

タイプIIエラーは、第2種のエラーまたはベータエラーとも呼ばれ、たとえば、2つの遵守が異なるにもかかわらず、同じであると主張するなど、拒否されるべきであったアイデアを確認します。対立仮説が自然の真の状態である場合でも、タイプIIエラーは帰無仮説を棄却しません。言い換えれば、誤った発見は真として受け入れられます。

タイプIIのエラーは、帰無仮説を棄却するためのより厳しい基準を作成することで減らすことができます。たとえば、アナリストが95％信頼区間の+/-範囲内にあるものを統計的に有意ではないと見なしている場合（否定的な結果）、その許容範囲を+/- 90％に減らし、その後範囲を狭めます。ネガティブな結果が少なくなるため、フォールスネガティブの可能性が低くなります。

ただし、これらの手順を実行すると、タイプIのエラー（誤検知の結果）が発生する可能性が高くなる傾向があります。仮説検定を行うときは、タイプIエラーまたはタイプIIエラーが発生する確率またはリスクを考慮する必要があります。

タイプIIエラーが発生する可能性を減らすために実行される手順は、タイプIエラーの可能性を高める傾向があります。

##タイプIのエラーとタイプIIのエラー

タイプIIのエラーとタイプIのエラーの違いは、タイプIのエラーは、帰無仮説が真である場合（つまり、誤検出）に帰無仮説を棄却することです。タイプIのエラーが発生する確率は、仮説検定に設定された有意水準に等しくなります。したがって、有意水準が0.05の場合、5％の確率でタイプIエラーが発生する可能性があります。

タイプIIエラーが発生する確率は、1からテストの検出力を引いたものに等しくなります。これはベータとも呼ばれます。サンプルサイズを増やすことでテストの検出力を高めることができます。これにより、タイプIIエラーが発生するリスクが減少します。

一部の統計文献には、レポートの分析の一部として、全体的な有意水準とタイプIIエラーリスクが含まれます。たとえば、脊髄損傷の治療におけるエキソソームの2021年のメタ分析では、全体的な有意水準は0.05、タイプIIのエラーリスクは0.1でした。

##タイプIIエラーの例

バイオテクノロジー企業が、2つの薬が糖尿病の治療にどれほど効果的であるかを比較したいとします。帰無仮説は、2つの薬が同等に効果的であると述べています。 ヌル仮説H0は、会社が片側検定の使用を拒否することを望んでいるという主張です。対立仮説H〜a〜は、2つの薬が等しく効果的ではないと述べています。 対立仮説H〜a〜は、帰無仮説を棄却することによってサポートされる自然状態です。

バイオテクノロジー企業は、治療法を比較するために、糖尿病患者3,000人を対象とした大規模な臨床試験を実施しています。同社は、3,000人の患者を2つの同じサイズのグループにランダムに分割し、一方のグループに一方の治療を、もう一方のグループにもう一方の治療を与えます。 0.05の有意水準を選択します。これは、真の場合にnull仮説を拒否する可能性が5％であるか、タイプIエラーをコミットする可能性が5％であることを示します。

ベータが0.025、つまり2.5％と計算されていると仮定します。したがって、タイプIIエラーが発生する確率は97.5％です。 2つの薬が等しくない場合、帰無仮説は棄却されます。ただし、薬が同等に効果的でないときにバイオテクノロジー企業が帰無仮説を棄却しない場合、タイプIIエラーが発生します。

##ハイライト

-タイプIIエラーは、本質的にフォールスネガティブです。

-帰無仮説を棄却するためのより厳格な基準を作成することにより、タイプIIのエラーを減らすことができますが、これにより誤検知の可能性が高くなります。

-サンプルサイズ、実際の母集団サイズ、および事前設定されたアルファレベルは、エラーのリスクの大きさに影響します。

-タイプIIエラーは、実際には母集団全体に適用できない場合に、帰無仮説を誤って棄却できない確率として定義されます。

-アナリストは、タイプIIのエラーとタイプIのエラーの可能性と影響を比較検討する必要があります。

＃＃よくある質問

###タイプIとタイプIIのエラーの違いは何ですか？

母集団で実際に真である帰無仮説が棄却された場合、タイプIエラーが発生します。このタイプのエラーは、誤検知を表しています。あるいは、母集団で実際に偽であるnull仮説が拒否されない場合、タイプIIエラーが発生します。このタイプのエラーは、フォールスネガティブを表しています。

###タイプIIエラーの原因は何ですか？

タイプIIエラーは、テストの統計的検出力が低すぎる場合に一般的に発生します。統計的検出力が高いほど、エラーを回避できる可能性が高くなります。多くの場合、テストを実行する前に、統計的検出力を少なくとも80％に設定することをお勧めします。

###タイプIIエラーのリスクの大きさに影響を与える要因は何ですか？

調査のサンプルサイズが大きくなると、タイプIIエラーのリスクの大きさは減少するはずです。真の母集団効果量が増加すると、タイプIIエラーも減少するはずです。最後に、調査によって設定された事前設定されたアルファレベルは、リスクの大きさに影響を与えます。アルファレベルセットが減少すると、タイプIIエラーのリスクが高まります。