טעות מסוג I, טעות מסוג II וכוח הבדיקה
הוצג| English | משמעות |
|---|---|
| Type I error/taɪp aɪ ˈerə/ | שגיאה מסוג ראשון |
| Type II error/taɪp ˈtuː ˈerə/ | שגיאה מסוג שני |
| power/ˈpaʊə/ | כוח המבחן |
בדיקה יכולה לסמן שגויות ספק אמין
- נניח ש-$H_0$ קובע שהיחס בזמן הוא 0.90 ו-$H_a$ טוען שהוא נמוך. דחייה כאשר ההיפותזה האפסית אכן נכונה היא טעות מסוג I.
- זהו אזעקת שווא לגבי קצב האוכלוסייה. החלטת מבחן יכולה להיות שגויה גם כאשר החישובים בוצעו בצורה תקינה.
בדיקה יכולה לפספס מחסור אמיתי
- טעות מסוג II מתרחשת כאשר ההיפותזה האפסית שגויה אך המחקר לא דוחה אותה. לדוגמה, קצב אמיתי של 0.85 עשוי להישאר בלתי נתפם.
- דיווח על אי דחייה מעיד על חוסר מספיק של הוכחות; זוהי не הכרזה שאין מחסור. הסיכון לפספוס תלוי בקצב האמיתי בחלופה.
טעות מסוג I היא...
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
טעות מסוג I = איתום שגוי = דחיית אפס נכונה.
התחשב ברמה כיעד לשגיאה תנאי
- תחת ההיפותזה האפסית, מבחן עם כיול תקין שומר על קצב הדחייה שלו ברמה הנבחרת $\alpha$. שיטות הערכה נורמליות בעלות קצב כזה באופן מקריב.
- הקצב מוגדר לאורך מחקרים חוזרים כאשר ההיפותזה האפסית נכונה. זוהי לא הסיכוי שההיפותזה האפסית נכונה ולא הסיכוי לשגיאה לאחר דחייה ספציפית.
טעות מסוג II היא...
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
טעות מסוג II = גילוי פסול = אל-דחייה של אפס שגויה.
H0 אומר שהיחס בהשבה הוא 0.90. התאים תוצאה למשמעותה.
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
מייין לפי המצב האמיתי וההחלטה, לא לפי כך שהאחוז בדגימה נראה גדול.
כוח קשור להשפעה מצוינת
- כוח הוא הסיכוי לדחות תחת ערך ספציפי של הייפותזה אפסית שגויה: $1-\beta$. קצבים אמיתיים שונים יכולים לתת כוח שונה.
- לעיצוב ולאפקט קבועים, דגימות גדולות יותר משפרות בדרך כלל את הכוח. אפקט גדול יותר נמצא בדרך כלל בקלות רבה יותר לגילוי.
אם β = 0.30 ב-p = 0.85, הכוח הוא 0.70 ב-p = 0.85. это לא טענת כוח לכל חלופה אפשרית.
למבחן הממוזמן ברמת משמעותיות α, α היא רמת שגיאת סוג I הנורמלית.
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
α היא רמת הדחייה השגויה הנבחרת תחת H0. הליכים מקורבים ומפורקים אינם חייבים להיות עם הסתברות שגיאה בפועל בדיוק α.
כוח המבחן שווה ל-1 מינוס ___ (האות היוונית לקצב שגיאה מסוג II).
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
כוח = 1 − β.
ביחס אמיתי נתון, הסתברות שגיאת סוג II היא 0.30. מהי הכוח?
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
כוח = 1 - β = 1 - 0.30 = 0.70 עבור אלטרנטיבה זו ספציפית.
שינוי הסף משנה את האיזון
- כאשר גודל הדגימה והאפקט האמיתי קבועים, הפחתת $\alpha$ הופכת את הדחייה לקשה יותר ומורידה בדרך כלל את הכוח.
- הגדלת גודל הדגימה יכולה להפחית פסופסים תוך שמירה על הרמה הנומינלית של טעות מסוג I. זה לא מפחית באופן אוטומטי את הרמה הנבחרת.
ברמה נומינלית α קבועה, דגימה גדולה יותר לא מפחיתה באופן אוטומטי את רמת טעות מסוג I הנבחרת.
מה מעלה את כוח הבדיקה?
Difficulty 2/5 · 140 coins + a small bonus on first completion today
גודל דוגמה גדול יותר (n), אפקט חזק יותר או α גדול יותר כולם מגבירים את הכוח.
הגדלת n מורידה אוטומטית את רמת שגיאת סוג I הנורמלית כאשר α נשאר ב-0.05.
Difficulty 1/5 · 100 coins + a small bonus on first completion today
רמת הנורמלית הנבחרת נשארת ב-0.05. הגדלת n משפרת בדרך כלל את הכוח עבור אפקט נתון תחת אותו מודל תקף; קצבי שגיאה בפועל מקורבים עשויים להשתנות.
זיהוי שגיאות באמצעות אמת והחלטה
- בדוק שני דברים: האם ההשערה הרווחית נכונה והאם המבחן דוחה אותה. השילוב שלהם מזהה טעות או החלטה נכונה.
- ללא ידע בקצב האוכלוסייה האמיתי, עיבוד אינו יכול לתווך את הדחייה שלו כטעות מסוג I מתגשמת רק על בסיס הערך-p הנצפה.
בדוק שני דברים: האם ההשערה הרווחית נכונה והאם המבחן דוחה אותה. השילוב שלהם מזהה טעות או החלטה נכונה.