Greške Tipa I i Tipa II
U testiranju hipoteza, mogu se javiti dve vrste grešaka: greška Tipa I (lažno pozitivan rezultat, odbacivanje istinite nulte hipoteze) i greška Tipa II (lažno negativan rezultat, neuspeh u odbacivanju netačne nulte hipoteze). Formalizovane od strane Neymana i Pearsona (1933), ove greške su u srcu statističkog odlučivanja. Verovatnoća greške Tipa I kontroliše se nivoom značajnosti α (konvencionalno 0.05); verovatnoća greške Tipa II je β, a snaga testa = 1 − β. Razumevanje i balansiranje ovih grešaka je ključno za dizajniranje robusnih, pouzdanih istraživanja.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Interval poverenjaIstraživačka statistika↔ compare
- Testiranje nulte hipotezeIstraživačka statistika↔ compare
- P-vrednost i statistička značajnostIstraživačka statistika↔ compare
- Statistička moć i veličina uzorkaIstraživačka statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →