Il falso rifiuto di un'ipotesi nulla vera è dovuto a?
Errore di tipo II
Errore di tipo I
Errore beta
Errore del secondo tipo
Ris. è "b", ovvero errore di tipo I Errori statistici Gli errori statistici vengono utilizzati per descrivere possibili errori commessi nelle decisioni statistiche. Prima di leggere i tipi di errore devi conoscere l'ipotesi nulla perché questi test sono correlati all'ipotesi nulla. L'ipotesi nulla dice: qualsiasi tipo di differenza o significato che vedi in un insieme di dati è dovuto al caso e non è significativo, il che significa che non esiste alcuna variazione (differenza) tra le variabili. Il test dell'ipotesi nulla (ad esempio, nel test del Chiquadrato) viene utilizzato per decidere se: - i) I dati contraddicono l'ipotesi nulla - Ciò significa che esiste una vera differenza (che è significativa) tra le variabili e non è dovuta al caso. Oppure ii) I dati approvano l'ipotesi nulla Non c'è differenza tra le variabili e la differenza che vedi è dovuta al caso. Ora vedi i tipi di errore:? Esistono due tipi fondamentali di errori statistici: ? Errore di tipo I Errore di tipo II Errore di tipo I È noto anche come errore di primo tipo o errore a o falso positivo. Questo tipo di errore rifiuta l'ipotesi nulla quando è vera - Falso rifiuto dell'ipotesi nulla. Ciò significa che in realtà non c'è differenza (come dice l'ipotesi nulla) ma osserviamo una differenza (rifiutando l'ipotesi nulla a causa di un errore). In parole molto semplici "osserviamo una differenza quando non è vera" - falso positivo. Uno degli esempi più semplici di ciò sarebbe se un test mostrasse che una donna è incinta quando in realtà non lo è, cioè è un falso positivo per la gravidanza. La probabilità di errore di tipo I è data dal 'valore P' (probabilità di dichiarare una differenza significativa quando in realtà non è presente). Il livello di significatività (a) è la massima probabilità tollerabile di errore di tipo I. Il livello di significatività (a) è fissato in anticipo e il calcolo del valore P (probabilità di errore di tipo I) può essere inferiore, uguale o maggiore del livello di significatività (a). Se la probabilità dell'errore di tipo I (valore P) è inferiore al livello di significatività (a), i risultati sono dichiarati statisticamente significativi. Pertanto, per dichiarare i risultati statisticamente significativi, l’errore di tipo I (livello a) dovrebbe essere ridotto al minimo. L’errore di tipo I è più grave dell’errore di tipo II. Errore di tipo II È noto anche come errore o secondo tipo o errore A o falso negativo. Questo tipo di errore accetta/non rifiuta l'ipotesi nulla quando è falsa Falsa accettazione dell'ipotesi nulla. Ciò significa che non riusciamo a osservare una differenza quando in verità ce n'è una: falso negativo. Un esempio di ciò potrebbe essere se un test mostra che una donna non è incinta quando in realtà lo è, cioè è un falso negativo.