błąd drugiego rodzaju

Błąd drugiego rodzaju podobnie jak błąd pierwszego rodzaju jest pojęciem związanym z weryfikacją hipotez. Błąd drugiego rodzaju polega jednak na nieprawidłowym odrzuceniu hipotezy zerowej. Jest ona nieprawdziwa (np. wynik testu jest istotny na poziomie p<0,05 i mówi o tym, że zachodzą istotne różnice w średnich) a my uznajemy, że jest prawdziwa trzymając się kurczowo przekonania, że nasze wyniki są dziełem przypadku.

Prawdopodobieństwo popełnienia błędu drugiego rodzaju wiąże się z tzw. mocą testu statystycznego i oznaczony jest mała grecką literą beta. Moc testu to po prostu 1 minus Beta. Warto pamiętać o tym, że błąd I i II rodzaju są ze sobą ściśle powiązane. Im łatwiej będziemy odrzucać hipotezę zerową tym większe ryzyko popełnienia błędu I rodzaju, ale mniejsze ryzyko popełnienia błędu II rodzaju. Z kolei jeśli będziemy bardziej restrykcyjni w poszukiwaniu dowodów na to, że hipoteza zerowa jest nieprawdziwa (nie będziemy jej tak łatwo odrzucać) to oczywiście spada prawdopodobieństwo popełnienia błędu I rodzaju, ale rośnie prawdopodobieństwo popełnienia II rodzaju czyli tzw. moc testu spada.

Więcej (dużo dużo więcej:)) o mocy testu przeczytacie na stronie statsoftu: KLIK.

HIPOTEZA UZNANA PRZEZ NAS ZA PRAWDZIWĄ
H0 H1
RZECZYWIŚCIE PRAWDZIWA HIPOTEZA H0 POPRAWNE PRZYJĘCIE H0 BŁĄD I RODZAJU
H1 BŁĄD II RODZAJU POPRAWNE ODRZUCENIE H0

 

Potrzebujesz pomocy ze statystyki? Skontaktuj się z nami!