少量の統計8-タイプIおよびタイプIIのエラーとは何ですか? -NYSORA

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少量の統計8–タイプIおよびタイプIIのエラーとは何ですか?

帰無仮説H0を検定したことを思い出してください。 違いが実際に存在しない場合、H0は真であり、それを受け入れるのが正しいでしょう。 逆に、実際に違いが存在する場合、H0は偽であり、それを拒否するのが正しいでしょう。 しかし、残念ながら、間違いが起こります! 統計では、これらの間違いを犯す確率には特別な名前とギリシャ文字が付けられています。 タイプIまたは「α」エラーは、実際にはH0が真(「誤警報」)である場合にH0を拒否する確率です。 タイプIIまたは「β」エラーは、実際にはH0が偽である(「ボートを逃す」)ときにH0を受け入れる確率です。

少量の統計

 私たちのほとんどは、αを単に「.05レベルの有意性」として知っていますが、それは実際には、タイプIエラーを犯したことに対する研究者の許容度を示しています。 たとえば、麻酔薬が実際には徐脈を引き起こさないのに、徐脈を引き起こすとどの程度喜んで言いますか? 調査員はαの値を設定することができますが、.05の他に、一般的に使用される他のαは.01だけです。 タイプIIのエラーは、調査員が少なくとも1つの要因の影響を受けるβの値を宣言できないため、はるかに注意が必要です。 これらの中で最も重要なのはサンプルサイズです—βはサンプルサイズが大きいほど小さくなります。 1-βはパワーなので、βをできるだけ低く保つことは良いことです。 βを下げる他の要因には、仮説と真の値の間の大きな不一致(「効果」)、正確に測定された変数(「ヤードスティックのゴム」が少ない)、独立(例: 、ランダムに割り当てられた)サンプル、より大きなα(α+βは1に等しくない場合でも)、および両側の代替仮説とは対照的に片側を指定します。 来月、少量の統計では、サンプルサイズと統計的意思決定におけるその重要性を調査します。