การทดสอบสมมติฐานเป็นกระบวนการทั่วไป นักวิจัยนั้นใช้เพื่อพิสูจน์ความถูกต้องที่กำหนดว่าสมมติฐานเฉพาะนั้นถูกต้องหรือไม่ ผลลัพธ์ของการทดสอบคือรากฐานที่สำคัญสำหรับการยอมรับหรือปฏิเสธสมมติฐานว่าง (H 0 ) สมมติฐานว่างเป็นข้อเสนอ ที่ไม่ได้คาดหวังความแตกต่างหรือผลกระทบใด ๆ สมมติฐานทางเลือก (H 1 ) เป็นหลักฐานที่คาดหวังความแตกต่างหรือผลกระทบ
มีข้อแตกต่างเล็กน้อยและบอบบางระหว่างข้อผิดพลาด type I และ type II ที่เราจะกล่าวถึงในบทความนี้
แผนภูมิเปรียบเทียบ
| พื้นฐานสำหรับการเปรียบเทียบ | พิมพ์ I Error | ข้อผิดพลาด Type II |
|---|---|---|
| ความหมาย | ข้อผิดพลาด Type I หมายถึงการไม่ยอมรับสมมติฐานที่ควรยอมรับ | ข้อผิดพลาด Type II คือการยอมรับสมมติฐานที่ควรถูกปฏิเสธ |
| เทียบเท่ากับ | บวกเท็จ | ลบเชิงลบ |
| มันคืออะไร? | มันเป็นการปฏิเสธสมมติฐานที่ไม่ถูกต้องจริง | เป็นการยอมรับสมมติฐานที่ผิดพลาดอย่างไม่ถูกต้อง |
| แสดงให้เห็นถึง | การตีที่ผิดพลาด | คิดถึง |
| ความน่าจะเป็นของการกระทำผิดพลาด | เท่ากับระดับความสำคัญ | เท่ากับพลังของการทดสอบ |
| ระบุโดย | อักษรกรีก 'α' | อักษรกรีก 'β' |
คำจำกัดความของ Type I Error
ในสถิติข้อผิดพลาดประเภท I ถูกกำหนดให้เป็นข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเมื่อผลลัพธ์ตัวอย่างทำให้เกิดการปฏิเสธสมมติฐานว่างอย่างไรก็ตามความจริงที่ว่ามันเป็นความจริง ในแง่ง่ายข้อผิดพลาดของการยอมรับสมมติฐานทางเลือกเมื่อผลลัพธ์สามารถกำหนดให้มีโอกาส
ยังเป็นที่รู้จักกันในนามข้อผิดพลาดอัลฟามันทำให้นักวิจัยสรุปว่ามีความแตกต่างระหว่างสองวัตรเมื่อพวกเขาเหมือนกัน โอกาสของความผิดพลาดประเภทที่ 1 นั้นเท่ากับระดับความสำคัญที่ผู้วิจัยกำหนดไว้สำหรับการทดสอบของเขา ที่นี่ระดับความสำคัญหมายถึงโอกาสในการทำผิดพลาดแบบที่ 1
เช่น สมมติว่าบนพื้นฐานของข้อมูลทีมวิจัยของ บริษัท สรุปว่ามากกว่า 50% ของลูกค้าทั้งหมดเช่นบริการใหม่ที่เริ่มโดย บริษัท ซึ่งในความเป็นจริงแล้วน้อยกว่า 50%
คำจำกัดความของ Type II Error
เมื่อบนพื้นฐานของข้อมูลการยอมรับสมมติฐานว่างเมื่อเป็นจริงแล้วข้อผิดพลาดชนิดนี้เรียกว่าข้อผิดพลาด Type II มันเกิดขึ้นเมื่อนักวิจัยไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานที่ผิดพลาดได้ มันเขียนโดยตัวอักษรกรีก 'beta (β)' และรู้จักกันบ่อยว่าเป็นข้อผิดพลาดเบต้า
ข้อผิดพลาด Type II คือความล้มเหลวของผู้วิจัยในการยอมรับสมมติฐานทางเลือกแม้ว่ามันจะเป็นจริง มันตรวจสอบข้อเสนอ; ที่ควรจะถูกปฏิเสธ ผู้วิจัยสรุปว่าทั้งสองวัตรเป็นเหมือนกันเมื่อในความเป็นจริงพวกเขาไม่ได้
โอกาสในการทำผิดนั้นคล้ายกับพลังของการทดสอบ ที่นี่พลังของการทดสอบแสดงให้เห็นถึงความน่าจะเป็นในการปฏิเสธสมมติฐานว่างซึ่งเป็นเท็จและจำเป็นต้องถูกปฏิเสธ เมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้นกำลังของการทดสอบก็เพิ่มขึ้นซึ่งส่งผลให้ลดความเสี่ยงในการทำข้อผิดพลาด type II
เช่น สมมติว่าบนพื้นฐานของผลลัพธ์ตัวอย่างทีมวิจัยขององค์กรอ้างว่าน้อยกว่า 50% ของลูกค้าทั้งหมดเช่นบริการใหม่ที่เริ่มโดย บริษัท ซึ่งในความเป็นจริงแล้วมากกว่า 50%
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างข้อผิดพลาด Type I และ Type II
คะแนนที่ระบุด้านล่างมีความสำคัญมากเนื่องจากความแตกต่างระหว่างข้อผิดพลาดประเภท I และประเภท II เป็นกังวล:
- ข้อผิดพลาด Type I เป็นข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเมื่อผลลัพธ์คือการปฏิเสธสมมติฐานว่างซึ่งอันที่จริงแล้วเป็นจริง ข้อผิดพลาด Type II เกิดขึ้นเมื่อตัวอย่างส่งผลให้ยอมรับสมมติฐานว่างซึ่งเป็นเท็จจริง
- ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 หรือที่รู้จักกันว่าผลบวกปลอมในสาระสำคัญผลบวกจะเท่ากับการปฏิเสธสมมติฐานว่าง ในทางตรงกันข้ามข้อผิดพลาด Type II ยังเป็นที่รู้จักกันในนาม false false เช่นผลลัพธ์เชิงลบทำให้มีการยอมรับสมมติฐานว่าง
- เมื่อสมมติฐานว่างเป็นจริง แต่ถูกปฏิเสธโดยผิดพลาดมันเป็นข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 เมื่อเทียบกับกรณีนี้เมื่อสมมติฐานว่างเป็นเท็จ แต่ยอมรับผิดจะเป็นข้อผิดพลาด type II
- ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 มีแนวโน้มที่จะยืนยันสิ่งที่ไม่ได้มีอยู่จริงนั่นคือเป็นการตีที่ผิดพลาด ในทางตรงกันข้ามข้อผิดพลาด type II ล้มเหลวในการระบุบางสิ่งที่มีอยู่นั่นคือพลาด
- ความน่าจะเป็นที่เกิดข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 คือระดับความสำคัญ ในทางกลับกันโอกาสในการเกิดข้อผิดพลาด type II นั้นเหมือนกับพลังของการทดสอบ
- อักษรกรีก 'α' หมายถึงข้อผิดพลาดประเภท I ไม่เหมือนกับข้อผิดพลาด type II ซึ่งเขียนด้วยอักษรกรีก 'β'
ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้
ข้อสรุป
โดยขนาดใหญ่ข้อผิดพลาด Type I จะเพิ่มขึ้นเมื่อผู้วิจัยสังเกตเห็นความแตกต่างบางอย่างเมื่อในความเป็นจริงไม่มีเลยในขณะที่ข้อผิดพลาด Type II เกิดขึ้นเมื่อผู้วิจัยไม่พบความแตกต่างเมื่อมีความจริง การเกิดข้อผิดพลาดทั้งสองชนิดนั้นเกิดขึ้นบ่อยมากเนื่องจากเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทดสอบ ข้อผิดพลาดสองข้อนี้ไม่สามารถลบได้อย่างสมบูรณ์ แต่สามารถลดลงได้ในระดับหนึ่ง
