Typ I- und Typ II-Fehler
In der Hypothesentestung können zwei Arten von Fehlern auftreten: Typ-I-Fehler (falsch positiv, Ablehnung einer wahren Nullhypothese) und Typ-II-Fehler (falsch negativ, Nichtablehnung einer falschen Nullhypothese). Formalisiert von Neyman und Pearson (1933), stehen diese Fehler im Zentrum statistischer Entscheidungsfindung. Die Wahrscheinlichkeit eines Typ-I-Fehlers wird durch das Signifikanzniveau α (konventionell 0,05) gesteuert; die Wahrscheinlichkeit eines Typ-II-Fehlers ist β, und die Power = 1 − β. Das Verständnis und die Abwägung dieser Fehler sind entscheidend für die Gestaltung robuster, zuverlässiger Forschung.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- 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
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/de/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.
- KonfidenzintervallForschungsstatistik↔ compare
- NullhypothesentestungForschungsstatistik↔ compare
- P-Wert und statistische SignifikanzForschungsstatistik↔ compare
- Statistische Power und StichprobengrößeForschungsstatistik↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →