النوع الأول مقابل أخطاء النوع الثاني في اختبار الفرضية

الممارسة الإحصائية اختبار الفرضيات منتشر ليس فقط في الإحصائيات ولكن أيضًا في العلوم الطبيعية والاجتماعية. عندما كنا إجراء فرضية اختبار هناك بضعة أشياء يمكن أن تسوء. هناك نوعان من الأخطاء التي لا يمكن تجنبها حسب التصميم ، ويجب أن ندرك أن هذه الأخطاء موجودة. يتم إعطاء الأخطاء أسماء المشاة من النوع الأول وأخطاء النوع الثاني. ما هي أخطاء النوع الأول والنوع الثاني ، وكيف نميز بينهما؟ موجز:

• تحدث أخطاء النوع الأول عندما نرفض حقيقة فرضية العدم
• تحدث أخطاء النوع الثاني عندما نفشل في رفض فرضية فارغة كاذبة

سنستكشف المزيد من الخلفية وراء هذه الأنواع من الأخطاء بهدف فهم هذه العبارات.

قد تبدو عملية اختبار الفرضيات متنوعة تمامًا مع العديد من إحصائيات الاختبار. لكن العملية العامة هي نفسها. اختبار الفرضيات ينطوي على بيان فرضية فارغة واختيار أ مستوى الدلالة او الاهميه. الفرضية الصفرية إما صحيحة أو خاطئة وتمثل الادعاء الافتراضي للعلاج أو الإجراء. على سبيل المثال ، عند فحص فعالية الدواء ، ستكون الفرضية الصفرية هي أن الدواء ليس له تأثير على المرض.

بعد صياغة الفرضية الصفرية واختيار مستوى الأهمية ، نحصل على البيانات من خلال الملاحظة.

في عالم مثالي ، سنرفض دائمًا الفرضية الصفرية عندما تكون خاطئة ، ولن نرفض الفرضية الصفرية عندما تكون صحيحة حقًا. ولكن هناك سيناريوهان آخران ممكنان ، كل منهما سيؤدي إلى خطأ.

النوع الأول من الأخطاء المحتملة ينطوي على رفض الفرضية الصفرية التي هي في الواقع صحيحة. يسمى هذا النوع من الأخطاء خطأ من النوع الأول ويسمى أحيانًا خطأ من النوع الأول.

أخطاء النوع الأول تعادل الإيجابيات الخاطئة. لنعد إلى مثال استخدام دواء لعلاج مرض ما. إذا رفضنا الفرضية الصفرية في هذه الحالة ، فإن ادعائنا هو أن الدواء له ، في الواقع ، بعض التأثير على المرض. ولكن إذا كانت الفرضية الصفرية صحيحة ، في الواقع ، لا يقاوم الدواء المرض على الإطلاق. يُزعم أن الدواء له تأثير إيجابي على المرض.

يمكن التحكم في أخطاء النوع الأول. قيمة ألفا التي تتعلق ب مستوى الدلالة او الاهميه الذي اخترناه له تأثير مباشر على أخطاء النوع الأول. ألفا هو الاحتمال الأقصى لحدوث خطأ من النوع الأول. لمستوى ثقة 95٪، قيمة ألفا 0.05. هذا يعني أن هناك احتمال بنسبة 5٪ بأننا سنرفض فرضية لاغية حقيقية. على المدى الطويل ، سينتج عن اختبار واحد من كل عشرين اختبار فرضي نقوم به على هذا المستوى خطأ من النوع الأول.

النوع الآخر من الأخطاء الممكن حدوثه عندما لا نرفض فرضية صفرية خاطئة. يسمى هذا النوع من الأخطاء خطأ من النوع الثاني ويشار إليه أيضًا باسم خطأ من النوع الثاني.

أخطاء النوع الثاني تعادل السلبيات الكاذبة. إذا فكرنا مرة أخرى في السيناريو الذي نختبر فيه دواء ما ، كيف سيبدو الخطأ من النوع الثاني؟ سيحدث خطأ من النوع الثاني إذا قبلنا أن الدواء ليس له تأثير على المرض ، ولكن في الواقع ، حدث ذلك.

يتم إعطاء احتمال حدوث خطأ من النوع الثاني بالحرف اليوناني بيتا. يرتبط هذا الرقم بقوة أو حساسية اختبار الفرضية ، ويُشار إليه بـ 1 - بيتا.

تعد أخطاء النوع الأول والنوع الثاني جزءًا من عملية اختبار الفرضيات. على الرغم من أنه لا يمكن إزالة الأخطاء تمامًا ، يمكننا تقليل نوع واحد من الأخطاء.

عادة عندما نحاول تقليل احتمالية نوع خطأ واحد ، يزداد احتمال النوع الآخر. يمكننا إنقاص قيمة ألفا من 0.05 إلى 0.01 ، مقابل 99٪ مستوى الثقة. ومع ذلك ، إذا ظل كل شيء آخر على حاله ، فسيزداد احتمال حدوث خطأ من النوع الثاني دائمًا تقريبًا.

في كثير من الأحيان سيحدد تطبيق العالم الحقيقي لاختبار الفرضية لدينا ما إذا كنا نقبل أكثر من النوع الأول أو النوع الثاني من الأخطاء. سيتم استخدام هذا عند تصميم تجربتنا الإحصائية.