Typ II-fel
Ett typ II-fel är en statistisk term som hänvisar till avvisning av en falsk nollhypotes. Det används inom ramen för hypotesundersökning.
I statistisk analys är ett typ I-fel avvisande av en sann nollhypotes, medan typ II-fel beskriver felet som uppstår när man inte avvisar en nollhypotes som faktiskt är falsk. Med andra ord ger det ett falskt positivt. Felet avvisar den alternativa hypotesen, även om den inte inträffar på grund av en slump.
Key Takeaways
- Ett typ II-fel definieras som sannolikheten för att felaktig bibehålla nollhypotesen, när det i själva verket inte är tillämpligt på hela populationen.
- Ett typ II-fel är i huvudsak ett falskt positivt.
- Ett typ II-fel kan minskas genom att göra strängare kriterier för att avvisa en nollhypotes.
- Analytiker måste väga sannolikheten och påverkan av typ II-fel med typ I-fel.
Förstå typ II-fel
Ett typ II-fel bekräftar en idé som borde ha avvisats och hävdar att de två observationerna är desamma, även om de är olika. Ett typ II-fel avvisar inte nollhypotesen, även om den alternativa hypotesen är naturens sanna tillstånd. Med andra ord accepteras ett falskt resultat som sant. Ett typ II-fel kallas ibland ett betafel.
Ett typ II-fel kan minskas genom att göra strängare kriterier för att avvisa en nollhypotes. Till exempel, om en analytiker överväger allt som faller inom ett +/- 95% konfidensintervall som statistiskt signifikant, genom att öka denna tolerans till +/- 99% minskar du chansen för ett falskt positivt. Att göra det samtidigt ökar dina chanser att stöta på ett typ I-fel. Vid genomförande av ett hypotesttest bör sannolikheten eller risken för att göra ett typ I-fel eller typ II-fel beaktas.
Att vidta åtgärder som minskar chansen att möta ett typ II-fel tenderar att öka chansen för ett typ I-fel.
Skillnader mellan typ I och typ II-fel
Skillnaden mellan ett typ II-fel och ett typ I-fel är att ett typ I-fel avvisar nollhypotesen när det är sant (ett falskt negativt). Sannolikheten för att begå ett fel av typ I är lika med den signifikansnivå som anges för hypotestet. Därför, om signifikansnivån är 0, 05, finns det en 5% chans att ett typ I-fel kan uppstå.
Sannolikheten för att begå ett typ II-fel är lika med minus minus testens kraft, även känd som beta. Testets effekt kan ökas genom att öka provstorleken, vilket minskar risken för att begå ett typ II-fel.
Exempel på ett typ 2-fel
Anta att ett bioteknikföretag vill jämföra hur effektiva två av sina läkemedel är för behandling av diabetes. Nollhypotesen säger att de två medicinerna är lika effektiva. En nollhypotes, H 0, är påståendet att företaget hoppas att avvisa med hjälp av det enstansade testet . Den alternativa hypotesen, Ha , säger att de två läkemedlen inte är lika effektiva. Den alternativa hypotesen, Ha , är mätningen som stöds genom att avvisa nollhypotesen.
Bioteknikföretaget genomför en stor klinisk studie med 3 000 patienter med diabetes för att jämföra behandlingarna. Företaget förväntar sig att de två läkemedlen ska ha lika många patienter för att indikera att båda läkemedlen är effektiva. Den väljer en signifikansnivå på 0, 05, vilket indikerar att den är villig att acceptera en 5% chans att den kan avvisa nollhypotesen när den är sant eller en 5% chans att begå ett typ I-fel.
Antag att betan beräknas vara 0, 025 eller 2, 5%. Därför är sannolikheten för att begå ett typ II-fel 2, 5%. Om de två medicinerna inte är lika, bör nollhypotesen förkastas. Men om bioteknikföretaget inte avvisar nollhypotesen när läkemedlen inte är lika effektiva, uppstår ett typ II-fel.
Jämför investeringskonton Leverantörs namn Beskrivning Annonsörens upplysning × Erbjudandena som visas i denna tabell kommer från partnerskap från vilka Investopedia erhåller ersättning.