Lỗi loại II là gì?
Lỗi loại II là một thuật ngữ thống kê đề cập đến việc không bác bỏ giả thuyết khống sai. Nó được sử dụng trong bối cảnh thử nghiệm giả thuyết.
Trong phân tích thống kê, lỗi loại I là từ chối một giả thuyết null thực sự, trong khi lỗi loại II mô tả lỗi xảy ra khi một người không từ chối một giả thuyết null thực sự sai. Nói cách khác, nó tạo ra một dương tính giả. Lỗi từ chối giả thuyết thay thế, mặc dù nó không xảy ra do tình cờ.
Chìa khóa chính
- Một lỗi loại II được định nghĩa là xác suất giữ lại giả thuyết không chính xác, trong khi thực tế nó không áp dụng được cho toàn bộ dân số. Một lỗi loại II về cơ bản là một dương tính giả. Một lỗi loại II có thể được giảm bằng cách đưa ra các tiêu chí nghiêm ngặt hơn để từ chối một giả thuyết khống. Các nhà phân tích cần cân nhắc khả năng và tác động của lỗi loại II với lỗi loại I.
Hiểu lỗi loại II
Một lỗi loại II xác nhận một ý tưởng nên bị từ chối, tuyên bố hai quan sát là như nhau, mặc dù chúng khác nhau. Một lỗi loại II không bác bỏ giả thuyết khống, mặc dù giả thuyết thay thế là trạng thái thực sự của tự nhiên. Nói cách khác, một phát hiện sai được chấp nhận là đúng. Một lỗi loại II đôi khi được gọi là lỗi beta.
Một lỗi loại II có thể được giảm bằng cách đưa ra các tiêu chí nghiêm ngặt hơn để từ chối một giả thuyết khống. Chẳng hạn, nếu một nhà phân tích đang xem xét bất cứ điều gì nằm trong khoảng tin cậy +/- 95% là có ý nghĩa thống kê, bằng cách tăng mức độ chịu đựng đó lên +/- 99%, bạn sẽ giảm khả năng dương tính giả. Tuy nhiên, làm như vậy đồng thời làm tăng khả năng bạn gặp phải lỗi loại I. Khi tiến hành kiểm tra giả thuyết, cần xem xét xác suất hoặc rủi ro mắc lỗi loại I hoặc lỗi loại II.
Thực hiện các bước làm giảm khả năng gặp phải lỗi loại II có xu hướng làm tăng khả năng xảy ra lỗi loại I.
Sự khác nhau giữa lỗi loại I và loại II
Sự khác biệt giữa lỗi loại II và lỗi loại I là lỗi loại I loại bỏ giả thuyết khống khi nó đúng (sai âm). Xác suất phạm lỗi loại I bằng với mức ý nghĩa được đặt cho kiểm tra giả thuyết. Do đó, nếu mức ý nghĩa là 0, 05, có khả năng 5% lỗi loại I có thể xảy ra.
Xác suất phạm lỗi loại II bằng một trừ đi sức mạnh của thử nghiệm, còn được gọi là beta. Sức mạnh của thử nghiệm có thể được tăng lên bằng cách tăng kích thước mẫu, giúp giảm nguy cơ phạm lỗi loại II.
Ví dụ về lỗi Loại 2
Giả sử một công ty công nghệ sinh học muốn so sánh hiệu quả của hai loại thuốc trong điều trị bệnh tiểu đường. Giả thuyết khống cho biết hai loại thuốc này có hiệu quả như nhau. Một giả thuyết không có giá trị, H 0, là tuyên bố mà công ty hy vọng sẽ từ chối bằng cách sử dụng thử nghiệm một đầu . Giả thuyết thay thế, H a, nói rằng hai loại thuốc này không hiệu quả như nhau. Giả thuyết thay thế, H a, là phép đo được hỗ trợ bằng cách bác bỏ giả thuyết khống.
Công ty công nghệ sinh học thực hiện một thử nghiệm lâm sàng lớn trên 3.000 bệnh nhân mắc bệnh tiểu đường để so sánh các phương pháp điều trị. Công ty hy vọng hai loại thuốc này có số lượng bệnh nhân bằng nhau để chỉ ra rằng cả hai loại thuốc này đều có hiệu quả. Nó chọn mức ý nghĩa 0, 05, cho thấy họ sẵn sàng chấp nhận 5% cơ hội có thể từ chối giả thuyết khống khi nó đúng hoặc 5% cơ hội phạm lỗi loại I.
Giả sử beta được tính là 0, 025, hoặc 2, 5%. Do đó, xác suất phạm lỗi loại II là 2, 5%. Nếu hai loại thuốc không bằng nhau, giả thuyết null nên bị bác bỏ. Tuy nhiên, nếu công ty công nghệ sinh học không bác bỏ giả thuyết khống khi thuốc không có hiệu quả như nhau, sẽ xảy ra lỗi loại II.
