W testowaniu hipotez statystycznych błąd typu I jest zasadniczo odrzuceniem prawdziwej hipotezy zerowej. Błąd typu I jest również znany jako błąd fałszywie dodatni. Innymi słowy, fałszywie wnioskuje o istnieniu zjawiska, które nie istnieje.
Zauważ, że błąd typu I nie oznacza, że błędnie akceptujemy alternatywną hipotezę eksperymentu.
Prawdopodobieństwo Reguła całkowitego prawdopodobieństwa Reguła całkowitego prawdopodobieństwa (znana również jako prawo całkowitego prawdopodobieństwa) jest podstawową zasadą statystyki odnoszącą się do warunkowego i marginalnego popełnienia błędu typu I, mierzoną poziomem istotności (α) testu hipotezy. Poziom istotności wskazuje na prawdopodobieństwo błędnego odrzucenia prawdziwej hipotezy zerowej. Na przykład poziom istotności 0,05 pokazuje, że istnieje 5% prawdopodobieństwo odrzucenia prawdziwej hipotezy zerowej.
Jak uniknąć błędu typu I?
Nie jest możliwe całkowite wyeliminowanie prawdopodobieństwa wystąpienia błędu I typu w testowaniu hipotez Testowanie hipotez Testowanie hipotez Testowanie jest metodą wnioskowania statystycznego. Służy do sprawdzenia, czy stwierdzenie dotyczące parametru populacji jest poprawne. Testowanie hipotez . Istnieją jednak możliwości zminimalizowania ryzyka uzyskania wyników zawierających błąd typu I.
Jednym z najczęstszych podejść do zminimalizowania prawdopodobieństwa uzyskania fałszywie dodatniego błędu jest zminimalizowanie poziomu istotności testu hipotezy. Ponieważ poziom istotności jest wybierany przez badacza, można go zmienić. Na przykład poziom istotności można zminimalizować do 1% (0,01). Oznacza to, że istnieje 1% prawdopodobieństwo błędnego odrzucenia hipotezy zerowej.
Jednak obniżenie poziomu istotności może doprowadzić do sytuacji, w której wyniki testu hipotezy mogą nie uchwycić prawdziwego parametru lub prawdziwej różnicy testu.
Przykład błędu typu I.
Sam jest analitykiem finansowym Co robi analityk finansowy Co robi analityk finansowy? Zbieraj dane, organizuj informacje, analizuj wyniki, twórz prognozy i prognozy, zalecenia, modele Excel, raporty. Przeprowadza test hipotez, aby sprawdzić, czy istnieją różnice w średnich zmianach cen akcji spółek o dużej i małej kapitalizacji.
W teście Sam zakłada, że hipoteza zerowa zakłada, że nie ma różnicy w średnich zmianach cen między spółkami o dużej i małej kapitalizacji. Zatem jego hipoteza alternatywna głosi, że istnieje różnica między średnimi zmianami cen.
Jako poziom istotności Sam wybiera 5%. Oznacza to, że istnieje 5% prawdopodobieństwo, że jego test odrzuci hipotezę zerową, gdy jest ona rzeczywiście prawdziwa.
Jeżeli w teście Sama wystąpi błąd typu I, wyniki testu wskażą, że istnieje różnica w średnich zmianach cen między akcjami spółek o dużej i małej kapitalizacji, podczas gdy nie ma znaczącej różnicy między grupami.
Dodatkowe zasoby
Finance jest oficjalnym dostawcą globalnego programu Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certyfikat FMVA® Dołącz do ponad 350 600 studentów, którzy pracują dla firm takich jak Amazon, JP Morgan i Ferrari, program certyfikacji, który ma pomóc każdemu zostać światowej klasy analitykiem finansowym . Aby kontynuować naukę i rozwijać swoją karierę, przydatne będą poniższe dodatkowe zasoby finansowe:
- Błąd typu II Błąd typu II W testowaniu hipotez statystycznych błąd typu II to sytuacja, w której test hipotezy nie odrzuca hipotezy zerowej, która jest fałszywa. W innych
- Prawdopodobieństwo warunkowe Prawdopodobieństwo warunkowe Prawdopodobieństwo warunkowe to prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia przy założeniu, że inne zdarzenie już miało miejsce. Koncepcja jest jedną z kwintesencji
- Zdarzenia niezależne Zdarzenia niezależne W statystyce i teorii prawdopodobieństwa zdarzenia niezależne to dwa zdarzenia, w których wystąpienie jednego zdarzenia nie wpływa na wystąpienie innego zdarzenia
- Błąd przy wyborze próbki Błąd przy wyborze próbki Błąd przy wyborze próbki jest błędem wynikającym z braku zapewnienia właściwej randomizacji próby populacji. Wady doboru próby
