Грешки от тип 2 | Статистика

Грешка от втори тип или грешка от втори тип възниква, когато в статията се прави заключението, че няма ефект, а всъщност има такъв. Изследователите се придържат към нулевата хипотеза, когато тя всъщност е невярна.

Изразено в Beta

Вероятността за допускане на грешка от тип 2 се обозначава при проверката на статистически хипотези като (бета). Тя означава възможността за неправилно определяне на липсата на разлика или въздействие между групите или леченията, когато всъщност има такава. Обикновено изследователите го определят на 20% или 0,20, което означава готовност да се приеме 20% вероятност за допускане на такава грешка в дългосрочен план. Ако обаче фалшиво отрицателен резултат би имал сериозни последици, изследователите могат да решат да го намалят до 10% или дори до 5%. Определянето на бета нивото трябва да бъде информирано решение, но често изследователите се връщат към евристичния показател от 20%.

Обърнете внимание, че тези проценти се отнасят за дългосрочен период. При провеждането на сто подобни проучвания 20% от тях могат да покажат фалшив отрицателен резултат, а 80% - не. Едно проучване просто има грешка от тип 2 или няма такава.

Намаляване на грешките от тип 2

Поради потенциално вредните последици от грешките от тип 2, изследователите трябва да положат всички усилия, за да ги намалят. Целта е да се увеличи статистическата сила на теста за откриване на истински ефект или разлика. С други думи, учените се стремят да намалят възможността погрешно да приемат/запазят нулева хипотеза, която всъщност е погрешна.

Обърнете внимание, че съществува вътрешен компромис между грешките от тип 1 и тип 2. Вероятността за грешка от тип 2 се увеличава, когато вероятността за грешка от тип 1 намалява, и обратно. Необходима е внимателна оценка на конкретната изследователска среда, намаляването на риска, потенциалните резултати и наличните ресурси, за да се постигне подходящ баланс между двете.

Изследователите използват различни тактики, за да намалят вероятността от грешки от тип 2. Те могат да включват увеличаване на статистическата мощ чрез увеличаване на размера на извадката, подобряване на дизайна и методологията на проучването, използване на по-чувствителни показатели за резултатите и отчитане на други статистически методи. За да научите повече за статистическата мощ, кликнете тук.

Bower, D. (2019), Медицинска статистика от нулата: Въведение за здравни специалисти (4-то издание), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Разбиране на грешките от тип I и тип II, статистическата мощ и размера на извадката. Acta paediatrica (Осло, Норвегия : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384