Chyby typu 1 | Štatistika

K chybe typu 1 alebo typu I dochádza vtedy, keď sa v práci dospeje k záveru, že existuje účinok, hoci v skutočnosti neexistuje. Výskumníci zamietajú nulovú hypotézu, hoci v skutočnosti je pravdivá.

Vyjadrené v tvare alfa

Hladinu alfa, ktorá sa označuje symbolom α, stanovujú výskumníci na obmedzenie pravdepodobnosti chýb typu 1. Pravdepodobnosť chyby typu 1 predstavuje hladina alfa. Štandardná hladina alfa je 0,05, čo znamená 5% riziko nesprávneho zamietnutia nulovej hypotézy.

Stanovením hladiny alfa na 0,05 môže výskumník jednoznačne zamietnuť nulovú hypotézu a vyvodiť záver, že existuje významný účinok, ak je p-hodnota zo štatistickej analýzy nižšia ako táto hraničná hodnota. Je dôležité mať na pamäti, že hladina alfa je pevne stanovená hranica, preto výskumníci musia byť opatrní a nepovažovať žiadne výsledky, ktoré sú pod ňou, za prakticky významné alebo signifikantné.

Všimnite si, že úroveň 0,05 je skôr heuristická ako zámerná. Pri výbere vhodnej úrovne alfa je dôležité starostlivo posúdiť výskumné prostredie, potenciálne následky chýb a požadovanú rovnováhu medzi prevenciou chýb typu 1 a odhalením skutočných účinkov.

Výmenný obchod: Niečo vyhráš, niečo prehráš

Prečo teda nepoužiť nulovú úroveň alfa, aby nedošlo k žiadnym chybám? Chyby 2. typu (falošne negatívne) sú pravdepodobnejšie, ak sa chyby 1. typu znížia použitím nižšej úrovne alfa, napríklad nula alebo 0,01. Kompromis medzi týmito dvoma druhmi chýb zdôrazňuje, aké dôležité je pri rozhodovaní o správnej úrovni alfa dôkladne zvážiť dôsledky a praktickú hodnotu výsledkov výskumu. Na dosiahnutie správnej rovnováhy je potrebný dôkladný a sofistikovaný prístup k štatistickým záverom.

Zníženie počtu chýb typu 1

Zníženie chybovosti typu I je mimoriadne dôležité. Vo väčšine výskumných prác sa chybovosť nekontroluje. Riziko chýb typu I neustále stúpa, o čom vedci nevedia. Môžete si to ľahko všimnúť a dokonca aj sami opraviť pomocou výpočtu na zadnej strane obálky. V tomto príspevku si prečítajte, ako zistiť a kontrolovať chyby typu 1.

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

Akobeng A. K. (2016). Pochopenie chýb typu I a typu II, štatistickej sily a veľkosti vzorky. Acta paediatrica (Oslo, Nórsko : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384