Kas ir II tipa kļūda?
II tipa kļūda, ko parasti dēvē par β kļūdu, ir varbūtība saglabāt faktisko apgalvojumu, kas pēc būtības ir nepareizs. Šī ir kļūdaini pozitīva kļūda, ti, apgalvojums ir nepatiesi faktiski, un mēs par to esam pozitīvi.
Paskaidrojums
Tipa kļūdas ļoti bieži tiek izmantotas hipotēzes izveidē un, lai identificētu risinājumu, pamatojoties uz to rašanās varbūtību, un noteiktu faktu korekciju datiem, uz kuriem hipotēze ir strukturēta.
Tālāk ir diagramma, kas parāda nulles hipotēzes, alternatīvās hipotēzes, vidējā parauga un kļūdas varbūtības izveidi.
Katrā pārbaudē, kuru veicam, vienmēr pastāv kļūdu iespējamība lēmumu pieņemšanā, un šāds lēmums var būt sava veida I vai II tipa kļūda. Vienkāršiem vārdiem sakot, pieņemot lēmumu, mēs varam noraidīt pareizos faktus vai arī pieņemt nepareizus faktus. Pareiza fakta noraidīšana ir I tipa kļūda, un nepareizu faktu pieņemšana ir II tipa kļūda. Darba pasaulē šī kļūda izrādās ļoti bīstama, jo visa analīze un eksperiments izrādās nepareizs, jo pati bāze ir nepareiza.
Tālāk ir parādīts, kāda veida kļūdas var veikt, ja fakti tiek pieņemti nepareizi:
| Tika pieņemts lēmums par saglabāšanu | Tika pieņemts lēmums noraidīt | |||
| (Pozitīvs) | (Negatīvs) | |||
| Null hipotēze ir patiesa | Patiesi pozitīvs | Patiesa negatīva | ||
| (1- a) | (a) = I tipa kļūda | |||
| Null hipotēze ir nepatiesa | Viltus pozitīvs | Viltus negatīvs | ||
| (β) = II tipa kļūda | (1 - β) |
No iepriekš minētās matricas mēs varam teikt, ka:
- Pareiza nulles hipotēze un pareizs lēmums par saglabāšanu ir faktiski pozitīvs lēmums, kas pierādīs, ka analīze ir patiesa. Tas ir paredzamais pētījuma secinājums.
- Pareiza Null hipotēze un nepareiza lēmumu pieņemšana par tās saglabāšanu neizrādīsies auglīga. Šādu patiesu negatīvu lēmumu sauc par 1. tipa kļūdu vai kļūdu.
- Nepareiza nulles hipotēze un neprecīza lēmumu pieņemšana, lai to saglabātu, apdraudēs pilnīgu analīzi. Nekad nevarēs nonākt pie secinājuma, ka pati interpretācijas bāze ir nepareiza. Šādu kļūdaini pozitīvu lēmumu sauc par II tipa kļūdu vai β.
- Nepareiza nulles hipotēze un nepareiza lēmumu pieņemšana par noraidīšanu ir faktiskā cerība uz visu analīzi. Viltus negatīvie lēmumi būtu jānoraida, bez pārdomām.
II tipa kļūdas piemērs
- Cilvēkiem sievietes mēdz grūtniecību. Tomēr, veicot pārbaudi, ārsts kļūdaini diagnosticē vīrieti kā grūtnieci. To sauc par II tipa kļūdu, kur pati pamatne ir nepareiza.
- Arī ārsti diagnosticē sievietes kā grūtnieces; tomēr patiesībā viņa ir stāvoklī. To sauc par I tipa kļūdu, kur fakti ir pareizi, bet viens noraida to pašu.
Kā notiek II tipa kļūda?
Šādu kļūdu var izraisīt dažādi faktori
# 1 - jebkuras izmaiņas populācijā ir salīdzinoši ļoti nelielas, lai tās atklātu
Ja pašā populācijā tendence mainīties nav redzama, jebkura hipotēzes pārbaude nespēs apmierināt pareizos faktus. Šāds scenārijs novedīs pie nepareizu faktu pieņemšanas, kā rezultātā radīsies II tipa kļūda.
# 2 - izlases lielums aptver ļoti mazu iedzīvotāju daļu
Izlasei jāatspoguļo visa populācija. Tādējādi, ja izlase nav ideāls populācijas attēlojums, ir maz ticams, ka tā sniegs pareizu priekšstatu par analīzi. Analītiķis nevarēs noteikt pareizos faktus. Rezultātā analītiķis paļausies uz nepareiziem faktiem un radīs II tipa kļūdu.
# 3 - nepareiza parauga atlase
Parasti izlases veida izlasi izmanto visā pasaulē, jo tā tiek uzskatīta par vienu no objektīvākajām izlases atlases metodēm. Tomēr daudzas reizes tas rada neatbilstošu paraugu atlasi. Tas noved pie nepareiza populācijas pārklājuma un rada II tipa kļūdu.
Vai var izvairīties no II tipa kļūdām?
# 1 - atkārtojiet analīzi, līdz cilvēks sasniedz vajadzīgo nozīmi
Nozīme norāda, cik liela varbūtība nulles hipotēzē ir faktiski pareiza vai nē. Visas analīzes beigās ir paredzēts pieņemt Null hipotēzi un pārliecināties, ka norādītie fakti ir pareizi. Tomēr daudzas reizes, veicot vienu analīzi, šādu nozīmi nevar sasniegt. Šādas vienas analīzes rezultātā var rasties I vai II tipa kļūda. Ja atkārtotā analīzē nāk tāda paša veida produkcija, tad varēs pārliecināties, ka nenotiek kļūdas.
# 2 - Katrā analīzes atkārtošanā mainiet nozīmīguma testa lielumu
Kā aplūkots 1. punktā). Nozīme parāda nulles hipotēzes piemērotību. Ja pirmā griezuma beigās tika konstatēts, ka paraugs netiek pienācīgi pārklāts, tad palieliniet nozīmīguma lielumu un mēģiniet to atkārtot. Tas palīdzēs izprast uzvedību, un varēs izvairīties no II tipa kļūdām.
# 3 - Alfa līmenis ap 0,1 ir ideāls
Parasti alfa ap 0,1 novedīs pie hipotēzes noraidīšanas. Jebkurš noraidījums ļaus veikt vairākas pārbaudes. Tā rezultātā samazināsies kļūdu iespējamība. II tipa kļūda rodas, ja kaut kas tiek nepareizi pieņemts. Ja nav pieņemšanas jomas, šāda kļūda nenotiks.
Svarīgums
- Tas ir bīstamāk, salīdzinot ar I tipa kļūdu.
- Jebkura analīze tiek izstrādāta ar dažām nepieciešamām detaļām un dažiem pamata pieņēmumiem. Hipotēzē arī beigās tiks noteikts, vai testa statistika atbilst dotajam faktam vai nē. Šāda testa specifika parādīs, vai izlases vidējais lielums ir ekvivalents populācijas vidējam līmenim vai nē.
- Dažu kļūdu dēļ analīzē šķiet, ka nulles hipotēze kļūst nozīmīga; tad pieņems faktu, kas norādīts Null hipotēzē.
- Tomēr faktiski šāda nulles hipotēze nav jāpieņem. Rezultātā ir jābūt ļoti pārliecinātam, pieņemot nulles hipotēzes apgalvojumu. Atkārtoti pārbaudot to, tiks iegūta lielāka nozīme, kas palielinās faktu pareizību.
I tipa kļūda pret II tipa kļūdu
Tālāk ir sniegta pamata atšķirība starp abiem kļūdu veidiem
| Sr Nr | I tipa kļūda | II tipa kļūda | ||
| 1 | Tas notiek, ja netiek pieņemta pareizā Null hipotēze. | Tas notiek, kad tiek pieņemta nepareiza nulles hipotēze | ||
| 2 | Šādas kļūdas ir patiesi negatīvas. | Šādas kļūdas ir kļūdaini pozitīvas | ||
| 3 | To apzīmē ar alfa. | To apzīmē ar Beta | ||
| 4 | Null hipotēze un 1. tipa kļūda | Alternatīva hipotēze un 2. tipa kļūda | ||
| 5 | Ja šīs kļūdas rezultāts ir sliktāks nekā I tipa kļūda, jāapsver alfa ar vērtību, kas lielāka par 0,10 | Ja I tipa kļūdas rezultāts ir sliktāks, jāiestata alfa ar vērtību, kas mazāka par 0,01. |
Secinājums
II tipa kļūda ir kļūdaini negatīva, nepareizas Null hipotēzes pieņemšanas rezultāts. Praktiskajā pasaulē šādas kļūdas rezultātā pilns projekts neizdodas, jo bāze ir neprecīza. Šāda bāze var būt kā detaļas, fakti vai pieņēmumi, kas apdraud pilnīgu analīzi.
