Une erreur de type 1 est-elle pire qu'une erreur de type 2 ?
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Vidéo: Une erreur de type 1 est-elle pire qu'une erreur de type 2 ?

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Vidéo: Erreur de type I, Erreur de type II et puissance d'un test statistique 2024, Novembre
Anonim

Type I et II erreurs ( 2 de 2 ) UNE Erreur de type I , d'autre part, est un Erreur dans tous les sens du terme. Une conclusion est tirée que l'hypothèse nulle est fausse alors qu'en fait, elle est vraie. Par conséquent, Erreurs de type I sont généralement considérés comme plus graves que les erreurs de type II.

Simplement, quelle est la différence entre les erreurs de type 1 et de type 2 ?

Dans les tests d'hypothèses statistiques, un taper je Erreur est le rejet d'une véritable hypothèse nulle (également connue sous le nom de résultat ou conclusion « faux positif »), tandis qu'une erreur de type II est le non-rejet d'une fausse hypothèse nulle (également connue sous le nom de résultat ou conclusion « faux négatif »).

De plus, quel type d'erreur est le plus dangereux ? L'erreur de type I est lorsque vous rejetez un vrai hypothèse nulle et c'est l'erreur la plus grave. On l'appelle aussi « faux positif ». La probabilité de commettre cette erreur est alpha – le niveau de signification.

Sachez également qu'est-ce qui, selon vous, constituerait une violation plus grave d'une erreur de type I ou de type II et pourquoi ?

Erreur de type II . Avec le Erreur de type II , une chance à rejeter l'hypothèse nulle a été perdue, et aucune conclusion est déduit d'un null non rejeté. Mais le Taper je l'erreur est plus grave , car tu ont rejeté à tort l'hypothèse nulle et ont finalement affirmé que est pas vrai.

Quel type d'erreur est pire et pourquoi ?

Généralement, un taper je Erreur est considéré pire , pour deux raisons. Lorsque vous avez un résultat statistiquement significatif, vous dites que vous avez un résultat. Vous rejetez l'hypothèse nulle - si vous avez tort de la rejeter, c'est un taper je Erreur.

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