Chyby typu 1 | Statistika

K chybě typu 1 nebo typu I dochází tehdy, když se v práci dojde k závěru, že existuje účinek, ačkoli ve skutečnosti žádný neexistuje. Výzkumníci odmítají nulovou hypotézu, i když je ve skutečnosti pravdivá.

Vyjádřeno v Alfě

Hladinu alfa, reprezentovanou symbolem α, stanovují vědci za účelem omezení pravděpodobnosti chyb typu 1. Pravděpodobnost chyby typu 1 je vyjádřena hladinou alfa. Standardní hladina alfa je 0,05, což znamená 5% riziko nesprávného zamítnutí nulové hypotézy.

Pokud je hladina alfa stanovena na 0,05, může výzkumník rozhodně zamítnout nulovou hypotézu a vyvodit závěr, že existuje významný účinek, pokud je p-hodnota ze statistické analýzy nižší než tato mezní hodnota. Je důležité mít na paměti, že hladina alfa je pevně stanovená prahová hodnota, proto musí být výzkumníci opatrní a nepovažovat výsledky, které jsou pod ní, za prakticky významné nebo signifikantní.

Všimněte si, že hladina 0,05 je spíše heuristická než záměrná. Při volbě vhodné hladiny alfa je důležité pečlivě posoudit výzkumné prostředí, možné následky chyb a požadovanou rovnováhu mezi prevencí chyb typu 1 a odhalením skutečných účinků.

Výměna: Něco vyhraješ, něco prohraješ

Proč tedy nepoužít nulovou hladinu alfa, aby nedošlo k chybám? Chyby 2. typu (falešně negativní) se vyskytují s větší pravděpodobností, pokud se chyby 1. typu sníží použitím nižší hladiny alfa, například nuly nebo 0,01. Kompromis mezi oběma druhy chyb zdůrazňuje, jak zásadní je při rozhodování o správné hladině alfa pečlivě zvážit důsledky a praktickou hodnotu výsledků výzkumu. K dosažení správné rovnováhy je nutný důkladný a sofistikovaný přístup ke statistickým závěrům.

Snížení počtu chyb typu 1

Snížení chybovosti typu I je nesmírně důležité. Ve většině výzkumných prací se chybovost nekontroluje. Riziko chyb typu I stále stoupá, aniž by o tom vědci věděli. Tuto skutečnost můžete snadno odhalit a dokonce ji sami opravit pomocí výpočtu na zadní straně obálky. V tomto příspěvku se dočtete, jak odhalit a kontrolovat chyby typu 1.

Bower, D. (2019), Medical Statistics from Scratch: An Introduction for Health Professionals (4. vydání), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Porozumění chybám typu I a typu II, statistické síle a velikosti vzorku. Acta paediatrica (Oslo, Norsko : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384