1.28. BŁĘDY TYPU I I II W ANALIZIE STATYSTYCZNEJ
Błąd typu I (False Positive)
Błąd typu I, nazywany także błędem pierwszego rodzaju, występuje, gdy odrzucamy hipotezę zerową, która jest prawdziwa. Innymi słowy, błąd typu I oznacza, że dochodzimy do fałszywego wniosku, że istnieje istotność statystyczna, gdy tak naprawdę jej nie ma. Poziom istotności (oznaczany często jako α) jest prawdopodobieństwem popełnienia błędu typu I. Polecamy artykuł „Błędy pomiarowe w statystyce”, gdzie omawiamy błędy pojawiające na wszystkich etapach analiz statystycznych.
Przykład. Wyobraźmy sobie badanie leku, w którym hipoteza zerowa zakłada, że lek nie ma wpływu na poprawę zdrowia pacjentów. Jeśli odrzucimy tę hipotezę (błąd typu I), sugerujemy, że lek działa, podczas gdy w rzeczywistości nie ma dowodów na jego skuteczność.
Błąd typu II (False Negative)
Błąd typu II, nazywany także błędem drugiego rodzaju, występuje, gdy nie odrzucamy hipotezy zerowej, która jest fałszywa. Oznacza to, że nie jesteśmy w stanie wykryć istotności statystycznej, gdy ta istnieje. Poziom błędu typu II jest oznaczany, jako β, a jego komplementarną miarą jest moc testu (1-β).
Przykład. W kontekście badania leku, błąd typu II występuje, gdy nie jesteśmy w stanie wykryć istotności statystycznej i stwierdzamy, że lek jest nieskuteczny, mimo że w rzeczywistości może on działać.
Balans między błędami typu I i II
W analizie statystycznej istnieje kompromis między błędem typu I a błędem typu II. Zazwyczaj obniżenie poziomu istotności (α) w testach hipotez zmniejsza ryzyko błędu typu I, ale zwiększa ryzyko błędu typu II. Ważne jest, aby odpowiednio dostosować poziom istotności do kontekstu badawczego i kosztów popełnienia każdego z tych błędów.
Błędy typu I i II są miarami ryzyka w analizie statystycznej i testach hipotez. Zrozumienie tych koncepcji jest istotne dla właściwej oceny wyników statystycznych i podejmowania mądrych decyzji na ich podstawie. Ważne jest również dążenie do osiągnięcia odpowiedniego balansu między tymi dwoma rodzajami błędów, z uwzględnieniem kontekstu badawczego i praktycznych konsekwencji. Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Jakie są najczęściej popełniane błędy przy badaniach ankietowych?”, „Unikanie typowych błędów statystycznych w badaniach naukowych do rozprawy doktorskiej”.
