I ja II tüüpi vead
Hüpoteesitestides võib esineda kahte tüüpi vigu: I tüüpi viga (vale positiivne, tõese nullhüpoteesi tagasilükkamine) ja II tüüpi viga (vale negatiivne, väärale nullhüpoteesile mitteväljalülitamine). Neymani ja Pearsoni (1933) poolt formaliseeritud vead on statistilise otsustamise keskmes. I tüüpi vea tõenäosust kontrollib olulisuse tase α (konventsionaalselt 0,05); II tüüpi vea tõenäosus on β ja võimsus = 1 − β. Nende vigade mõistmine ja tasakaalustamine on robustsete, usaldusväärsete uuringute kavandamise jaoks kriitilise tähtsusega.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/et/research-statistics/type-i-type-ii-error
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- UsaldusvahemikUurimisstatistika↔ võrdle
- Nullhüpoteesi testimineUurimisstatistika↔ võrdle
- P-väärtus ja statistiline olulisusUurimisstatistika↔ võrdle
- Statistiline võimsus ja valimi suurusUurimisstatistika↔ võrdle
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →