Tyypin 1 virheet | Tilastot

Tyypin 1 tai tyypin I virhe syntyy, kun tutkimuksessa päätellään, että vaikutus on olemassa, vaikka sitä ei ole. Tutkijat hylkäävät nollahypoteesin, vaikka se itse asiassa on totta.

Ilmaistuna alfana

Tutkijat asettavat alfa-tason, jota edustaa symboli α, rajoittaakseen tyypin 1 virheiden todennäköisyyttä. Tyypin 1 virheen todennäköisyyttä kuvaa alfa-taso. Vakiomääräinen alfataso on 0,05, mikä tarkoittaa 5 prosentin riskiä hylätä nollahypoteesi virheellisesti.

Asettamalla alfa-tasoksi 0,05 tutkija voi varmuudella hylätä nollahypoteesin ja tehdä johtopäätöksen, että vaikutus on merkittävä, jos tilastollisen analyysin p-arvo on alle tämän raja-arvon. On tärkeää pitää mielessä, että alfataso on kiinteä kynnysarvo, joten tutkijoiden on oltava varovaisia, etteivät he pidä sen alle jääviä tuloksia käytännössä merkittävinä tai merkittävinä.

Huomaa, että 0,05-taso on pikemminkin heuristinen kuin harkittu taso. Sopivaa alfa-tasoa valittaessa on tärkeää arvioida huolellisesti tutkimusympäristö, mahdolliset virheiden seuraukset ja haluttu tasapaino tyypin 1 virheiden estämisen ja todellisten vaikutusten havaitsemisen välillä.

Vaihtoehto: Joskus voitat, joskus häviät

Miksi ei siis käytettäisi nollatasoa, jotta virheitä ei tapahtuisi? Tyypin 2 virheitä (vääriä negatiivisia tuloksia) esiintyy todennäköisemmin, kun tyypin 1 virheitä vähennetään käyttämällä alhaisempaa alfatasoa, kuten nollaa tai 0,01. Näiden kahden virhetyypin välinen kompromissi korostaa, kuinka tärkeää on punnita huolellisesti tutkimustulosten vaikutuksia ja käytännön arvoa, kun päätetään oikeasta alfatasosta. Oikean tasapainon löytäminen edellyttää perusteellista ja kehittynyttä lähestymistapaa tilastolliseen päättelyyn.

Tyypin 1 virheiden vähentäminen

Tyypin I virhetason pienentäminen on erittäin tärkeää. Useimmissa tutkimusasiakirjoissa virhetasoa ei valvota. Tyypin I virheiden riski kasvaa jatkuvasti tutkijoiden tietämättä. Voit havaita tämän melko helposti ja jopa korjata sen itse laskemalla kirjekuoren taaksepäin. Lue, miten tyypin 1 virheet havaitaan ja hallitaan tästä viestistä.

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

Akobeng A. K. (2016). Tyypin I ja II virheiden, tilastollisen tehon ja otoskoon ymmärtäminen. Acta paediatrica (Oslo, Norja : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384.