I un II tipa kļūdas
Hipozēžu testēšanā var rasties divu veidu kļūdas: I tipa kļūda (viltus pozitīvs, patiesas nulles hipotēzes noraidīšana) un II tipa kļūda (viltus negatīvs, nepatiesas nulles hipotēzes nenoraidīšana). Šīs kļūdas, ko formalizēja Neyman un Pearson (1933), ir statistiskās lēmumu pieņemšanas pamatā. I tipa kļūdas varbūtību kontrolē ar nozīmīguma līmeni α (parasti 0.05); II tipa kļūdas varbūtība ir β, un jauda = 1 − β. Šo kļūdu izpratne un līdzsvarošana ir kritiski svarīga, lai izstrādātu robustus un uzticamus pētījumus.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-statistics/type-i-type-ii-error
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Ticamības intervālsPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Nulles hipotēzes testēšanaPētniecības statistika↔ salīdzināt
- P vērtība un statistiskā nozīmībaPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Statistiskā jauda un izlases lielumsPētniecības statistika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →