Błędy typu 1 | Statystyki

Błąd typu 1 lub błąd typu I występuje, gdy artykuł stwierdza, że istnieje efekt, podczas gdy w rzeczywistości go nie ma. Badacze odrzucają hipotezę zerową, gdy w rzeczywistości jest ona prawdziwa.

Wyrażone w alfa

Poziom alfa, reprezentowany przez symbol α, jest ustalany przez badaczy w celu ograniczenia prawdopodobieństwa wystąpienia błędów typu 1. Prawdopodobieństwo popełnienia błędu typu 1 jest reprezentowane przez poziom alfa. Standardowy poziom alfa wynosi 0,05, co oznacza 5% ryzyko błędnego odrzucenia hipotezy zerowej.

Ustalając poziom alfa na 0,05, badacz może stanowczo odrzucić hipotezę zerową i wyciągnąć wniosek, że istnieje znaczący efekt, jeśli wartość p z analizy statystycznej jest poniżej tego punktu odcięcia. Ważne jest, aby pamiętać, że poziom alfa jest stałym progiem, dlatego badacze muszą uważać, aby nie uznać żadnych wyników, które spadają poniżej niego, za praktycznie znaczące lub znaczące.

Zauważ, że poziom 0,05 jest bardziej heurystyczny niż celowy. Ważne jest, aby dokładnie ocenić środowisko badawcze, potencjalne reperkusje błędów i pożądaną równowagę między zapobieganiem błędom typu 1 a wykrywaniem rzeczywistych efektów przy wyborze odpowiedniego poziomu alfa.

Kompromis: Niektóre wygrywasz, niektóre przegrywasz

Dlaczego więc nie użyć zerowego poziomu alfa, aby nie wystąpiły żadne błędy? Błędy typu 2 (fałszywie ujemne) są bardziej prawdopodobne, gdy błędy typu 1 są zmniejszone poprzez zastosowanie niższego poziomu alfa, takiego jak zero lub 0,01. Kompromis między tymi dwoma rodzajami błędów podkreśla, jak ważne jest staranne rozważenie implikacji i praktycznej wartości wyników badań przy podejmowaniu decyzji o odpowiednim poziomie alfa. Dokładne i wyrafinowane podejście do wnioskowania statystycznego jest niezbędne do osiągnięcia właściwej równowagi.

Zmniejszenie liczby błędów typu 1

Zmniejszenie poziomu błędu typu I ma ogromne znaczenie. W większości prac badawczych poziom błędu nie jest kontrolowany. Ryzyko błędów typu I stale rośnie, o czym badacze nie mają pojęcia. Możesz to dość łatwo zauważyć, a nawet poprawić samodzielnie, wykonując obliczenia wsteczne. Przeczytaj, jak wykrywać i kontrolować błędy typu 1 w tym poście.

Bower, D. (2019), Statystyka medyczna od podstaw: Wprowadzenie dla pracowników służby zdrowia (wydanie 4), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Zrozumienie błędów typu I i II, mocy statystycznej i wielkości próby. Acta paediatrica (Oslo, Norwegia): 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384