Type I og Type II fejl
I hypoteseafprøvning kan to typer fejl opstå: Type I-fejl (falsk positiv, forkastelse af en sand nulhypotese) og Type II-fejl (falsk negativ, undladelse af at forkaste en falsk nulhypotese). Formaliseret af Neyman og Pearson (1933) er disse fejl kernen i statistisk beslutningstagning. Sandsynligheden for Type I-fejl kontrolleres af signifikansniveauet α (konventionelt 0,05); sandsynligheden for Type II-fejl er β, og styrke = 1 − β. Forståelse og afbalancering af disse fejl er afgørende for design af robuste, pålidelige undersøgelser.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. DOI: 10.1098/rsta.1933.0009 ↗
- Altman, D. G., & Bland, J. M. (1994). Statistics notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity. BMJ, 308(6943), 1552. DOI: 10.1136/bmj.308.6943.1552 ↗
- Lehmann, E. L., & Romano, J. P. (2005). Testing Statistical Hypotheses (3rd ed.). Springer. ISBN: 0-387-98864-5
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/da/research-statistics/type-i-type-ii-error
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- KonfidensintervalForskningsstatistik↔ compare
- HypotesetestningForskningsstatistik↔ compare
- P-værdi og statistisk signifikansForskningsstatistik↔ compare
- Statistisk styrke og stikprøvestørrelseForskningsstatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →