Помилки I та II роду
У тестуванні гіпотез можуть виникнути два типи помилок: помилка I роду (хибнопозитивний результат, відхилення істинної нульової гіпотези) та помилка II роду (хибнонегативний результат, невідхилення хибної нульової гіпотези). Формалізовані Neyman та Pearson (1933), ці помилки є серцем статистичного прийняття рішень. Ймовірність помилки I роду контролюється рівнем значущості α (зазвичай 0,05); ймовірність помилки II роду становить β, а потужність = 1 − β. Розуміння та балансування цих помилок є критично важливим для розробки надійних, достовірних досліджень.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/research-statistics/type-i-type-ii-error
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Довірчий інтервалСтатистика досліджень↔ порівняти
- Перевірка нульової гіпотезиСтатистика досліджень↔ порівняти
- P-значення та статистична значущістьСтатистика досліджень↔ порівняти
- Статистична потужність та розмір вибіркиСтатистика досліджень↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →