Se rifiutiamo l'ipotesi nulla, quando in realtà è vera è conosciuta come -
Errore di tipo I
Errore di tipo II
Energia
Specificità
Ris. è "a", ovvero errore di tipo I Errori statistici o Gli errori statistici vengono utilizzati per descrivere possibili errori commessi nelle decisioni statistiche. o Prima di leggere i tipi di errore è necessario conoscere l'ipotesi nulla perché questi test sono correlati all'ipotesi nulla. o L'ipotesi nulla dice -3 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. o 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 lo è a causa del 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 vediamo i tipi di errore: ? Esistono due tipi fondamentali di errori statistici: ? 1) Errore di tipo I 2) Errore di tipo II Errore di tipo I È noto anche come errore del primo tipo o errore a o falso positivo. o Questo tipo di errore rifiuta l'ipotesi nulla quando è vera Falso rifiuto dell'ipotesi nulla. o 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 vero" falso positivo. o Uno degli esempi più semplici di ciò potrebbe essere se un test mostra che una donna è incinta quando in realtà non lo è, cioè è un falso positivo per la gravidanza. o La probabilità di errore di tipo I è data dal "valore 13" (probabilità di dichiarare una differenza significativa quando in realtà non è presente). o Il livello di significatività (a) è la massima probabilità tollerabile di errore di tipo I. o 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). o 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. o L'errore di tipo I è più grave dell'errore di tipo II. Errore di tipo II È noto anche come errore o di secondo tipo o errore o falso negativo. o 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 realtà ce n'è una --4 Falso negativo. o Un esempio di ciò potrebbe essere se un test mostra che una donna non è incinta quando in realtà lo è, ovvero è un falso negativo.