Typ I a Typ II chyby
V testovaní hypotéz môžu nastať dva typy chýb: chyba typu I (falošne pozitívny výsledok, zamietnutie pravdivej nulovej hypotézy) a chyba typu II (falošne negatívny výsledok, nezamietnutie nepravdivej nulovej hypotézy). Tieto chyby, formalizované Neymanom a Pearsonom (1933), sú jadrom štatistického rozhodovania. Pravdepodobnosť chyby typu I je kontrolovaná hladinou významnosti α (konvenčne 0,05); pravdepodobnosť chyby typu II je β a sila testu = 1 − β. Pochopenie a vyváženie týchto chýb je kľúčové pre návrh robustného a spoľahlivého výskumu.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Mapa metód
Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/research-statistics/type-i-type-ii-error
Ktorá metóda?
Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.
- Interval spoľahlivostiŠtatistika vo výskume↔ porovnať
- Testovanie nulovej hypotézyŠtatistika vo výskume↔ porovnať
- P-hodnota a štatistická významnosťŠtatistika vo výskume↔ porovnať
- Štatistická sila a veľkosť vzorkyŠtatistika vo výskume↔ porovnať
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →