La Buena Manera De Corregir El Error Tipo I En La Investigación

En esta guía del blog, describimos algunas de las causas apropiadas que pueden conducir a errores de categoría 1 en la investigación científica y luego damos algunas formas de solucionarlos.

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El error tipo I aparece cuando, en un estudio, negamos la hipótesis nula y afirmamos falsamente que el estudio encontró argumentos significativos cuando probablemente no hubo cambios. En otras palabras, es como explicar que sus grupos o variables suelen ser diferentes, pero no lo son, o consumen falsos positivos.

¿Qué son los errores de tipo I además de los errores de tipo II?

Un “no” estadísticamente significativo demuestra que la teoría de la investigación es correcta (porque parece significar un 100 % de certeza). Dado que el valor p se basa principalmente en probabilidades, siempre fue posible en el mercado sacar conclusiones incorrectas sobre aceptar o quizás rechazar la hipótesis nula (H0 ).

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  • Cada vez que creamos una estadística de decisión única, generalmente hay una variedad de resultados posibles, dos de los cuales representan decisiones correctas y dos ejemplifican errores.

    La probabilidad de cometer estos dos tipos diferentes de errores es inversamente relativa: es decir, una disminución en el número principal de errores de tipo I aumenta el número de errores de tipo II, y viceversa.< /p>

    ¿Qué pasa?¿Qué es definitivamente un error individual?

    Un error de Tipo I, también llamado literalmente falso resplandor, ocurre cuando un investigador niega erróneamente una hipótesis nula verdadera. Esto implica que comunicas que todos sus descubrimientos son importantes, cuando en realidad son aleatorios.

    El área donde la persona comete un error de tipo I ahora está representada por el alfa (α) que especifican sus necesidades, que es el valor p que generalmente rechaza como cero según nuestra propia hipótesis.Un valor de p 0,05 indica que está de acuerdo con un 5 % de probabilidad de ser inadecuado a pesar de rechazar la hipótesis nula.

    En casos bonitos, puede reducir el problema de cometer un único error de Tipo I utilizando un valor p real reducido. Por el bien del argumento, un valor p de 0.01 probablemente significaría que hay un 1% de posibilidades de cometer un error de tipo I.

    Error de tipo 1 en el estudio de investigación

    Sin embargo, usar un valor más bajo para lograr las tácticas alfa hará que sea menos probable que vea dinero por diferencia real, si es que hay alguna (produciendo así cierto riesgo de un error de tipo II).

    ¿Cómo se produce un error de tipo II?

    La inconsistencia II, también conocida en esencia como una falsa desesperanza, ocurre cuando el investigador no lo ayuda a rechazar esta hipótesis nula, que definitivamente es de hecho falso. Aquí el profesional concluye que no hay un gran efecto, aunque de hecho lo es en general. Probabilidad

    El error de tipo II generalmente se denomina beta (β) y es un tipo alto específico de investigación matemática (potencia = 1-β). Sin duda, puede reducir el riesgo de cometer un error de tipo II asegurándose de que la verificación tenga suficiente sentido.

    Puedes hacer todo esto bien asegurándote de que el tamaño de tu experiencia sea lo suficientemente grande como para marcar una diferencia práctica cuando el solitario existe literalmente.

    ¿Por qué son importantes los errores de tipo I y formato II?

    Las consecuencias de un error Tipo I completo resultan en cambios o intervenciones superfluas, lo que resulta en eventos, recursos, etc. no utilizados.

    Los errores de tipo II generalmente dan como resultado que una disposición encontrada no esté disponible (es decir, los tratamientos se mantienen igual) cuando a menudo se necesita un cambio.

    Guía de esta ayuda al artículo:

    Cómo acceder a este artículo de ayuda:

    McLeod, SA (4 de julio de 2019). ¿Qué son los errores de tipo I, es decir, los defectos de tipo II? Psicología: https://www.simplypsychology.org/type_I_and_type_II_errors.html

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    Error tipo 1 viviendo en estudio de investigación

    Publicado en 21 de enero de 2021 a través de Preetha Bhandari. editado diciembre 2021 24,.

    En estadística, un error de tipo I se considera sin duda un falso positivo y cada error de tipo II se considera un falso negativo perfecto.

    Toma de decisiones estadística siempre está unido a incertidumbres, los riesgos asociados con estos errores son prácticamente inevitables en pruebas de hipótesis.

    La probabilidad de cometer un error de tipo I puede ser un tamaño de significado o alfa dogsoy (α), y por lo tanto la probabilidad de cometer el error de tipo I real con una niña pequeña con (β). Estos riesgos generalmente se pueden minimizar al planificar cuidadosamente nuestra encuesta.

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