Tip II Hata

Tip II Hata Nedir?

, aslında yanlış olan bir boş hipotez reddedilmediğinde oluşan hatayı tanımlayan hipotez testi bağlamında kullanılan istatistiksel bir terimdir . Tip II hata, aynı zamanda bir ihmal hatası olarak da bilinen yanlış bir negatif üretir. Örneğin, bir hastalık testi, hasta enfekte olduğunda negatif sonuç bildirebilir. Bu bir tip II hatadır, çünkü yanlış olsa bile testin sonucunu negatif olarak kabul ederiz.

İstatistiksel analizde, tip I hata,. gerçek bir boş hipotezin reddedilmesi iken, tip II hata, bir kişi aslında yanlış olan bir boş hipotez reddedilemediğinde oluşan hatayı tanımlar.** Hata, alternatif hipotezi reddeder. , tesadüfen oluşmasa da.

Tip II Hatasını Anlama

İkinci tür bir hata veya beta hatası olarak da bilinen bir tip II hata, örneğin, farklı olmalarına rağmen iki gözlemin aynı olduğunu iddia etmek gibi, reddedilmesi gereken bir fikri doğrular. Tip II hata, alternatif hipotez gerçek doğa durumu olsa bile boş hipotezi reddetmez. Başka bir deyişle, yanlış bir bulgu doğru olarak kabul edilir.

Tip II hata, boş bir hipotezi reddetmek için daha katı kriterler yapılarak azaltılabilir. Örneğin, bir analist istatistiksel olarak önemsiz olarak %95'lik bir güven aralığının +/- sınırları içinde kalan herhangi bir şeyse (negatif bir sonuç), o zaman bu toleransı +/- %90'a düşürerek ve ardından sınırları daraltarak, daha az negatif sonuç alacak ve böylece yanlış negatif olma şansını azaltacaktır.

Bununla birlikte, bu adımların atılması, tip I hatayla (yanlış pozitif bir sonuç) karşılaşma olasılığını artırma eğilimindedir. Bir hipotez testi yapılırken, tip I hata veya tip II hata yapma olasılığı veya riski dikkate alınmalıdır.

Tip II hatayla karşılaşma olasılığını azaltmak için atılan adımlar, tip I hata olasılığını artırma eğilimindedir.

Tip I Hataları vs. Tip II Hatalar

Tip II hata ile tip I hata arasındaki fark, tip I hatanın doğru olduğunda (yani yanlış pozitif) boş hipotezi reddetmesidir. Tip I hata yapma olasılığı , hipotez testi için belirlenen anlamlılık düzeyine eşittir . Bu nedenle, anlamlılık düzeyi 0,05 ise, tip I hata oluşma olasılığı %5'tir.

Tip II hata yapma olasılığı, beta olarak da bilinen testin gücünün bir eksi değerine eşittir. Örneklem büyüklüğü artırılarak testin gücü artırılabilir , bu da tip II hata yapma riskini azaltır.

Bazı istatistik literatürü, raporun analizinin bir parçası olarak genel anlamlılık düzeyini ve tip II hata riskini içerecektir. Örneğin, omurilik yaralanmasının tedavisinde eksozomun 2021 tarihli bir meta-analizi, 0,05'lik bir genel anlamlılık düzeyi ve 0,1'lik bir tip II hata riski kaydetti.

Tip II Hata Örneği

biyoteknoloji şirketinin, iki ilacının diyabet tedavisinde ne kadar etkili olduğunu karşılaştırmak istediğini varsayalım . Boş durumlar hipotezi, iki ilacın eşit derecede etkili olduğu hipotezidir. Boş hipotez, H0, şirketin tek kuyruklu testi kullanarak reddetmeyi umduğu iddiadır. Alternatif hipotez, H_a, iki ilacın eşit derecede etkili olmadığını belirtir. Alternatif hipotez, H_a, sıfır hipotezi reddedilerek desteklenen doğa durumudur.

Biyoteknoloji şirketi , tedavileri karşılaştırmak için diyabetli 3.000 hasta üzerinde büyük bir klinik deney yürütüyor. Şirket, 3.000 hastayı rastgele iki eşit büyüklükte gruba ayırarak, bir gruba tedavilerden birini ve diğer gruba diğer tedaviyi verir. 0,05'lik bir anlamlılık düzeyi seçer; bu, doğru olduğunda sıfır hipotezini reddedebileceği %5'lik bir şansı kabul etmeye istekli olduğunu veya bir tip I hata yapma olasılığı %5'tir.

Beta'nın 0.025 veya %2.5 olarak hesaplandığını varsayın. Bu nedenle II. tip hata yapma olasılığı %97.5'tir. İki ilaç eşit değilse, sıfır hipotezi reddedilmelidir. Bununla birlikte, ilaçlar eşit derecede etkili olmadığında biyoteknoloji şirketi sıfır hipotezini reddetmezse, tip II hata oluşur.

##Öne çıkanlar

• Tip II hata, esasen yanlış bir negatiftir.

• Yanlış pozitif olasılığını artırsa da, boş bir hipotezi reddetmek için daha katı kriterler yapılarak tip II hata azaltılabilir.

• Örnek boyutu, gerçek popülasyon boyutu ve önceden ayarlanmış alfa seviyesi, bir hata riskinin büyüklüğünü etkiler.

• Tip II hata, aslında tüm popülasyon için geçerli olmadığı halde, sıfır hipotezini yanlışlıkla reddetme olasılığı olarak tanımlanır.

• Analistlerin tip II hataların olasılığını ve etkisini tip I hatalarla tartması gerekir.

##SSS

Tip I ve Tip II Hatalar Arasındaki Fark Nedir?

Popülasyonda gerçekten doğru olan bir boş hipotez reddedilirse tip I hata oluşur. Bu tür bir hata, yanlış bir pozitifin temsilcisidir. Alternatif olarak, popülasyonda gerçekten yanlış olan bir boş hipotez reddedilmezse, tip II hata oluşur. Bu tür bir hata, yanlış bir negatifin temsilcisidir.

Tip II Hatalara Neden Olan Nedir?

Tip II hata, genellikle bir testin istatistiksel gücü çok düşükse ortaya çıkar. İstatistiksel güç ne kadar yüksek olursa, bir hatadan kaçınma şansı o kadar yüksek olur. Herhangi bir test yapılmadan önce genellikle istatistiksel gücün en az %80'e ayarlanması önerilir.

Tip II Hatalar için Riskin Büyüklüğünü Hangi Faktörler Etkiler?

Araştırmanın örneklem büyüklüğü arttıkça tip II hata riskinin de azalması gerekir. Gerçek popülasyon etki büyüklüğü arttıkça tip II hatanın da azalması gerekir. Son olarak, araştırma tarafından belirlenen önceden belirlenmiş alfa seviyesi, riskin büyüklüğünü etkiler. Alfa düzeyi seti azaldıkça, tip II hata riski artar.