Conseils Concernant La Correction Des Statistiques D’erreur De Type 1

Si votre nouveau PC présente des statistiques d’erreurs de type 1, nous espérons que cet article vous aidera.

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Une erreur de type I signifie que l’hypothèse zéro est rejetée si elle est tout à fait vraie. En fin de compte, cela signifie que généralement les résultats sont statistiquement significatifs une fois, en fait, ils se sont produits simplement par hasard ou en raison de préoccupations indépendantes. Le risque de faire cela est vraiment la quantité de signification que vous trouvez (alpha ou a).

Que sont les erreurs de type I et de type II ?

Qu’est-ce qu’une fabuleuse erreur statistique de type 1 ?

En termes simples, les erreurs de forme 1 sont définitivement de faux avantages – elles se produisent lorsque le spécialiste vérifie une variation historiquement significative alors qu’elle existe réellement. A fournir. Les erreurs de type 1 supposent une portée de “α”, corrélée, si nécessaire, par le niveau de confiance fixé à travers la personne.

Un résultat statistiquement significatif ne peut vraiment pas prouver l’exactitude de l’hypothèse de l’étude (parce qu’elle fournit une certitude à 100 %). A. Étant donné que cette valeur de p particulière est basée sur des probabilités, il y a toujours une dernière chance pour déduire de manière incorrecte l’acceptation ou le rejet avec l’hypothèse nulle (H0).

Chaque fois que nous autorisons un choix à l’aide de statistiques, il y a en fait quatre résultats possibles, dont deux représentent des choix corrects et des erreurs.

La probabilité de surmonter la plupart de ces deux types d’obstacles a été inversement proportionnelle : une diminution du taux d’erreurs de type 1 augmente le taux exact d’erreurs de type 2, en plus de l’inverse.

Comment une erreur de type 8 ne se produit-elle pas ?

Une erreur de type I, également connue sous le nom de faux très bon, se produit lorsqu’un chercheur nie par erreur une hypothèse nulle très valide. Cela signifie que vous pouvez marquer toutes les découvertes comme déjà importantes si elles se sont produites par accident.

Qu’est devenue une erreur de type 1 due à la régression ?

Erreur de type I : Rejeter l’hypothèse zéro alors que la théorie nulle était vraie. Il est également connu simplement parce que “faux positif”. Par exemple, pensez associé à une personne innocente qui est mauvaise. Erreur de type I : il s’agit de ne pas rejeter l’hypothèse nulle. En réalité, l’hypothèse nulle est fausse.

La probabilité de détecter une erreur de type I est protégée par votre diplôme alpha de (α), qui est la valeur p suivie ci-dessous par laquelle vous évitez l’hypothèse zéro .Une valeur p de 0,05 indique la fréquence à laquelle vous êtes d’accord avec une attente de 5 % d’avoir tort si vous oubliez l’hypothèse de la ruche.

Vous pouvez réduire le visage de faire une erreur de type I quelque peu en marquant p plus bas. Par exemple, une valeur p nette devrait signifier 0,01, ce qui signifierait à cet égard qu’il y a 1 % de chances de développer une erreur de type I particulière.

Cependant, l’utilisation d’une valeur alpha favorable signifie que vous pourriez être moins susceptible de remarquer une différence précise lorsqu’elle est entièrement présente (ce qui crée un risque d’erreur de type II).

Comment se produit une erreur de type II ?

L’erreur de type II pourrait aussi être qualifiée de fausse et négative, dès lors que le scientifique ne peut pas rejeter la théorie du zéro, qui est en effet fausse. Ici, un chercheur important arrive à la conclusion qu’il n’y a pas de grand nouvel effet significatif, bien qu’en fait et puis il y en ait un.

La probabilité de commettre la dernière erreur de type II est appelée essai (β) et dépend de l’alimentation du test statistique (la puissance implique 1 – β). Vous pouvez éviter le risque d’obtenir une erreur de formulaire II en vous assurant que votre propre test a une puissance suffisante.

1 type d'informations d'erreur

Vous pouvez le faire en vous assurant que la valeur de l’échantillon est littéralement suffisamment grande pour voir une différence importante, le cas échéant. existe définitivement.

Pourquoi les marques I et II peuvent-elles être importantes ?

1 type de statistiques d'erreur

Les résultats de la non-conformité peuvent entraîner des modifications inappropriées et donc une perte de temps, de ressources, etc.

Les bogues de type II doivent généralement être exécutés sainement (c’est-à-dire que les mesures d’intervention restent les mêmes les plus importantes) lorsque des modifications sont nécessaires.

Comment un lien vers cet article peut-il vous aider :

En tant que lien vers cet article précieux :

McLeod, SA (4 juillet 2019). Que sont les erreurs de type I et de type II ? Juste de la psychologie : https://www.simplypsychology.org/type_I_and_type_II_errors.html

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  • L’erreur de type I est une sorte de conséquence associée au test d’hypothèse dans le processus utilisant des événements rejetant également l’hypothèse nulle vraiment si elle est raisonnable et ne doit pas être rejetée.

    Dans le véhicule d’hypothèse, l’hypothèse nulle est testée avant le début du test. Dans certains cas, l’hypothèse zéro suppose qu’il n’y a pas de relation causale entre l’élément testé à la base et les stimuli appliqués pour s’assurer que vous êtes le sujet pour produire le résultat de vérification .

    Cependant, des erreurs peuvent se produire là où la spéculation nulle la plus importante a été rejetée, ce que l’on veut dire par laquelle il s’avère qu’il existe une relation causale au milieu des variables de test, alors qu’en réalité il s’agit d’une fausse propriété. Ces fausses alarmes sont appelées erreurs i-mark.

    Comprendre leurs erreurs de type I

    Le test d’hypothèse est le processus impliqué dans le test des dernières hypothèses sur les données de goût. Le test est destiné à fournir des détails indiquant qu’une intuition ou une hypothèse est maintenant soutenue depuis les données, ce qui est une prédiction. Une hypothèse nulle est la mémoire qu’il n’y a pas de symbolisme ou peut-être d’effet statistique entre les deux kits de données, de variables ou de populations à étudier sous l’hypothèse. En règle générale, l’enquêteur essaie de s’opposer à l’hypothèse à partir de zéro.

    Prenons, par exemple, l’hypothèse de l’état zéro selon laquelle la méthode de la propriété ne surpassera pas un certain indice du marché intérieur tel que le S&P 500. Le chercheur prendra des échantillons de données d’enregistrements gratuits et vérifiera les indicateurs d’approches d’investissement importants pour vous afin de déterminer à condition que la stratégie soit maintenue à un niveau supérieur à celui du S&P. Si les résultats des tests montrent que ces stratégies fonctionnent plus rapidement que l’araignée des moteurs de recherche, l’hypothèse nulle sera rejetée.

    Il s’agit d’un appel avec un score de “n=0”. Si – lorsque notre propre étude est en cours – le résultat spécifique semble indiquer qu’une sorte de stimuli appliqué à leur sujet crée une réponse, la spéculation nulle exacte qui indique que les stimuli peuvent ne pas affecter le test sera quand elle sera pertinente et devrait à nouveau toujours rejeté. . et encore.

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