Type 1 Fouten | Statistieken

Een type 1- of type I-fout treedt op wanneer het artikel concludeert dat er een effect is terwijl dat er niet is. De onderzoekers verwerpen de nulhypothese wanneer deze in feite waar is.

Uitgedrukt in alfa

Het alfa-niveau, weergegeven door het symbool α, wordt door onderzoekers ingesteld om de kans op type 1 fouten te beperken. De waarschijnlijkheid van het maken van een type 1 fout wordt weergegeven door het alfa niveau. Het standaard alfa-niveau is 0,05, wat een risico van 5% inhoudt dat de nulhypothese onjuist wordt verworpen.

Door het alfa-niveau op 0,05 te stellen, kan de onderzoeker de nulhypothese met zekerheid verwerpen en de conclusie trekken dat er een significant effect is als de p-waarde van de statistische analyse onder deze grenswaarde ligt. Het is belangrijk om in gedachten te houden dat het alfa-niveau een vaste drempel is, dus onderzoekers moeten voorzichtig zijn om resultaten die daaronder vallen niet als praktisch significant of significant te beschouwen.

Merk op dat het 0,05-niveau meer een heuristisch dan een weloverwogen niveau is. Het is belangrijk om bij het kiezen van een geschikt alfa-niveau zorgvuldig de onderzoeksomgeving, mogelijke repercussies van fouten en de gewenste balans tussen het voorkomen van type 1 fouten en het opsporen van echte effecten te beoordelen.

Inruil: Soms win je, soms verlies je

Waarom gebruiken we dan geen alfa-niveau van nul, zodat er geen fouten optreden? Fouten van type 2 (fout-negatieven) zullen eerder optreden wanneer fouten van type 1 worden beperkt door een lager alfa-niveau te gebruiken, zoals nul of 0,01. De afweging tussen de twee soorten fouten benadrukt hoe cruciaal het is om de implicaties en praktische waarde van de onderzoeksbevindingen zorgvuldig af te wegen bij het bepalen van het juiste alfa-niveau. Een grondige en verfijnde benadering van statistische gevolgtrekkingen is nodig om de juiste balans te vinden.

Type 1 fouten verminderen

Het verlagen van de type I foutmarge is van het grootste belang. In de meeste onderzoekspapers wordt het foutenpercentage niet gecontroleerd. Het risico op type I fouten blijft stijgen, zonder dat de onderzoekers het weten. Je kunt dit vrij gemakkelijk herkennen en zelfs zelf corrigeren met een back-of-the-envelope berekening. Lees in deze post hoe je type 1 fouten opspoort en controleert.

Bower, D. (2019), Medische statistiek vanuit het niets: Een inleiding voor professionals in de gezondheidszorg (4e editie), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Type I en type II fouten, statistisch vermogen en steekproefgrootte begrijpen. Acta pediatrica (Oslo, Noorwegen : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384