タイプIとタイプIIのエラーの違い

2019

仮説検定の実行中に発生するエラーには主に2つのタイプがあります。すなわち、H ₀が真の場合、研究者はH _0を棄却するか、実際にはH ₀が偽の場合、H / ₀を受け入れます。したがって、前者はタイプIのエラーを表し、後者はタイプIIのエラーの指標となります。

仮説の検証は一般的な手順です。その研究者が妥当性を証明するために使用し、それは特定の仮説が正しいかどうかを決定します。検定の結果は、帰無仮説（H ₀ ）を承認または却下するための基礎となります。帰無仮説は命題です。それは違いや効果を期待していません。対立仮説（H ₁ ）は、何らかの違いや効果を期待する前提です。

タイプIとタイプIIのエラーにはわずかな違いがあります。この記事で説明します。

比較表

比較基準	タイプIエラー	タイプIIエラー
意味	タイプＩの誤りは、受け入れられるべきである仮説の非受け入れを指す。	タイプIIの誤りは棄却されるべきである仮説の受け入れです。
に相当	誤検知	偽陰性
それは何ですか？	それは真の帰無仮説の誤った棄却です。	誤った帰無仮説を誤って受け入れているのです。
を表す	誤った打撃	ミス
コミットエラーの確率	有意水準に等しい。	テスト力に等しい。
によって示される	ギリシャ文字 'α'	ギリシャ文字 'β'

タイプIエラーの定義

統計学では、タイプIのエラーは、それが真実であるという事実にもかかわらず、標本結果が帰無仮説の棄却を引き起こすときに発生するエラーとして定義されます。簡単に言えば、結果が偶然に帰することができるとき、対立仮説に同意することの誤り。

アルファエラーとしても知られていて、それはそれらが同一であるとき2つのオブザベーションの間に変動があると推論することを導きます。タイプIの誤りの可能性は、研究者が彼のテストのために設定した有意水準に等しい。ここで、重要性のレベルとは、タイプIを間違いにする可能性のことです。

たとえば 、データに基づいて、ある会社の調査チームが、新しいサービスのような全顧客の50％以上が実際には50％未満であると結論付けたとします。

タイプIIエラーの定義

データに基づいて帰無仮説が受け入れられ、それが実際には偽である場合、この種の誤差はタイプII誤差として知られています。研究者が誤った帰無仮説を否定できないときに起こります。それはギリシャ文字「beta（β）」で表され、しばしばbeta errorとして知られています。

タイプIIの誤りは、それが真実であるけれども、対立仮説に同意することにおける研究者の失敗です。命題を検証します。それは拒否されるべきです。研究者は、2つの遵守は実際には異なるが同一であると結論付けている。

そのようなエラーをする可能性はテストの力に類似しています。ここで、検定の力は帰無仮説を棄却する確率を暗示していますが、これは誤っており、棄却する必要があります。サンプル数が増えると、検定力も増し、その結果、タイプIIエラーが発生するリスクが減少します。

たとえば 、サンプル結果に基づいて、ある組織の調査チームが、新しいサービスを始めた顧客の合計の50％未満が実際には50％を超えると主張しているとします。

タイプIとタイプIIのエラーの主な違い

以下の点は、タイプIとタイプIIの誤差の違いに関する限り、重要です。

タイプIのエラーは、結果が帰無仮説の棄却である場合に発生するエラーです。実際、これは真です。サンプルが帰無仮説を受け入れた結果、実際には誤りである場合、タイプIIエラーが発生します。
タイプIの誤り、あるいは偽陽性として知られている、本質的に、肯定的な結果は帰無仮説の拒否と同等です。対照的に、タイプIIのエラーは偽陰性、すなわち陰性結果としても知られており、帰無仮説の受け入れにつながります。
帰無仮説が真実だが誤って棄却されたとき、それはタイプⅠの誤りです。これに対して、帰無仮説が誤っているが誤って受け入れられた場合、それはタイプIIの誤りです。
タイプIのエラーは、実際には存在しない何かを主張する傾向があります。つまり、それは誤ったヒットです。それどころか、タイプIIのエラーは何かを識別するのに失敗します、それは存在します、すなわちそれはミスです。
タイプIのエラーをコミットする確率は、有意水準のサンプルです。逆に、タイプIIのエラーを犯す可能性はテストの力と同じです。
ギリシャ文字の「α」はタイプIのエラーを示します。ギリシャ文字「β」で表されるタイプIIエラーとは異なり、

考えられる結果

結論

概して、研究者が何らかの違いに気付いた場合、実際には違いがない場合、タイプIのエラーが発生しますが、タイプIIのエラーは、実際には違いがある場合に研究者が違いを見つけられない場合に発生します。 2種類のエラーの発生はテストプロセスの一部であるため非常に一般的です。これら2つのエラーを完全に削除することはできませんが、ある程度まで減らすことができます。