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In diesem Blog-Beitrag beschreibt jeder von uns einige der möglichen Vorstöße, die dazu führen können, dass personenspezifische Fehler in der wissenschaftlichen Forschung eingegeben werden, und gibt anschließend einige Möglichkeiten, sie zu beseitigen.
Für diejenigen, die Probleme mit ihrem Computer haben, klicken Sie hier, um dieses empfohlene Reparaturtool herunterzuladen.Ein Fehler 1. Art tritt auf, wenn Sie in einer Studie die Art der Nullhypothese ablehnen und fälschlicherweise angeben, dass die Studie signifikante Unterschiede festgestellt hat, während Sie dort wahrscheinlich keine Unterschiede festgestellt haben. Mit anderen Worten, es ist, als würde man sagen, dass ihre Gruppen oder Variablen völlig unterschiedlich sind, aber sie sind es nicht, oder falsch positive Ergebnisse.
Was sind Fehler 1. Art neben Fehlern 2. Art?
Ein statistisch signifikantes “Nein”-Ergebnis zeigt, dass die Forschungstheorie feststeht (weil sie eine 100 %ige Gewissheit zu beinhalten scheint). Da der p-Wert meist auf Prozentwerten basiert, war es immer möglich, falsche Schlüsse über die Annahme oder Ablehnung der Nullhypothese (H0 ).
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Wann immer wir eine Auswahlstatistik erstellen, gibt es normalerweise vier zukünftige Ergebnisse, von denen zwei Verbesserungsentscheidungen darstellen und zwei Fehler darstellen.
Das Risiko, diese beiden unterschiedlichen Arten von Fehlern zu begehen, ist umgekehrt proportional: Tatsache ist, dass eine Verringerung des Werts von Fehlern des Typs I derzeit die Anzahl der Fehler des Typs II erhöht und sogar umgekehrt.< /p>
Was ist los?Was ist ein bestimmter individueller Fehler?
Ein Typ-I-Fehler, manchmal buchstäblich als falsches Leuchten bezeichnet, tritt auf, wenn ein Forscher diese wahre Nullhypothese fälschlicherweise zurückweist. Das bedeutet, wem Sie mitteilen, dass alle Ihre Ergebnisse wichtig sind, obwohl dieses Unternehmen zufällig ist.
Der Bereich, in dem Sie einen Typ-I-Fehler konstruieren, wird von einem Anwalt durch das von Ihnen erläuterte Alpha (α) beschäftigt, das der p-Wert ist, den Sie basierend auf jeder eigenen Hypothese als Null ablehnen könnten.Ein p-Wert von 0,05 zeigt an, dass Sie mit einer weiteren 5 %-Wahrscheinlichkeit, falsch zu liegen, einverstanden sind, obwohl Sie die Nullhypothese ablehnen.
In vielen Szenarios können Sie das Risiko eines einzelnen Fehlers erster Art verringern, indem Sie einen tatsächlich niedrigeren w-Wert verwenden. Aus Gründen des Faktors würde ein p-Wert von 0,01 dazu führen, dass eine Wahrscheinlichkeit von 1 % besteht, einen Fehler 1. Art zu begehen.
Wenn Sie jedoch einen niedrigeren Wert für Alpha-Taktiken verwenden, wird es weniger wahrscheinlich, dass Sie einen Unterschied sehen, falls vorhanden (wodurch das Risiko eines Typ-II-Fehlers entsteht Fehler).
Wie kommt es zu einem Fehltritt vom Typ II?
Inkonsistenz II, auch einfach als falsch negativ bezeichnet, tritt auf, wenn der Forscher diese Nullhypothese nicht verfehlt, die faktisch falsch ist. Hier beendet der Forscher, dass es keine signifikante Art von Reaktion gibt, obwohl es tatsächlich eine gibt. Wahrscheinlichkeit
Fehler 2. Art wird oft als Beta (β) bezeichnet und ist ein Top-Typ von Mathematiktests (Stärke bedeutet 1-β). Sie können das Risiko eines Typ-II-Fehlers verringern, indem Sie sicherstellen, dass der Test ausreichend Sinn macht.
Sie können dies tatsächlich tun, indem Sie sicherstellen, dass Ihre Testgröße groß genug ist, um einen netten praktischen Unterschied zu machen, wenn Solitär sicherlich existiert.
Warum sind Fehler vom Typ I und Typ II wichtig?
Die Folgen eines Fehlers 1. Art führen zu unnötigen Verbesserungen oder Eingriffen, was zu einer Verschwendung von Torturen, Ressourcen usw. führt.
Typ-II-Fehler führen in der Regel dazu, dass eine vorhandene Versorgung nicht verfügbar ist (d. h. Behandlungen bleiben bei uns alle gleich), wenn auch eine Änderung erforderlich ist.
Anleitung zu diesem Hilfeartikel:
Wie Sie auf diesen Hilfeartikel zugreifen können:
McLeod, SA (4. Juli 2019). Was sind Fehler 1. Art, also Fehler 2. Art? Psychologie: https://www.simplypsychology.org/type_I_and_type_II_errors.html
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Veröffentlicht in 18. Januar 2021 über Preetha Bhandari. Bearbeitet Dezember 2021 24,.
In Statistiken wird praktisch jeder Typ-I-Fehler als falsch positiv und ein Typ-II-Fehler als falsch negativ angesehen.
Statistische Beurteilung immer mit Hilfe von Unsicherheiten verbunden ist, sind die mit dieser Art von Fehlern verbundenen Risiken in der Nähe von Hypothesentests praktisch unvermeidlich.
Die Wahrscheinlichkeit, einen Typ-I-Fehler zu machen, kann eine Stufe zusammen mit Signifikanz oder Alpha Dogsoy (α) sein, aber auch die Wahrscheinlichkeit, einen Marke-I-Fehler mit einem Spielzeug zusätzlich zu (β) zu begehen. Diese Risiken können durch sorgfältige Planung Ihrer Umfrage verringert werden.
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