عند إجراء اختبار الفرضية ، هناك أربع نتائج محتملة اعتمادا على الحقيقة الفعلية (أو الزخط) للفرضية الصفرية وقرار الرفض أم لا.
يحدث كل خطأ باحتمال معين. تمثل الأحرف اليونانية α و β الاحتمالات.
α = احتمال حدوث خطأ من النوع الأول = P (خطأ من النوع الأول) = احتمال رفض الفرضية الصفرية عندما تكون الفرضية الصفرية صحيحة.
β = احتمال حدوث خطأ من النوع الثاني = P (خطأ من النوع الثاني) = احتمال عدم رفض الفرضية الصفرية عندما تكون الفرضية الصفرية خاطئة.
يجب أن تكون α و β صغيرة قدر الإمكان لأنها احتمالات للأخطاء. نادرا ما تكون صفرا.
قوة الاختبار هي 1 – β. من الناحية المثالية ، نريد قوة عالية أقرب ما يمكن إلى واحدة. يمكن أن تؤدي زيادة حجم العينة إلى زيادة قوة الاختبار.
هذا الاختبار مقتبس من Openstax ، الإحصاءات التمهيدية ، القسم 9.2 نتائج أخطاء النوع الأول والنوع الثاني.
يبدأ اختبار الفرضية بشكل عام بافتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة.
إذا كانت هذه الفرضية الصفرية صحيحة في الواقع ، فقد يؤدي رفضها إلى استنتاج غير صحيح ومضلل.
يعرف هذا الخطأ المتمثل في رفض الفرضية الصفرية الحقيقية باسم خطأ النوع الأول.
من ناحية أخرى ، عندما تكون الفرضية الصفرية خاطئة ، لكن نتيجة الاختبار تشير إلى فشل رفضها ، يظل القرار خاطئا مرة أخرى.
يعرف هذا الخطأ المتمثل في الفشل في رفض فرضية الصفر الخاطئة باسم الخطأ من النوع الثاني.
تؤدي نتيجة الاختبار التي تشير إلى رفض الفرضية الصفرية عندما تكون خاطئة بالفعل ، أو الفشل في رفضها عندما تكون صحيحة بالفعل ، إلى قرار صحيح.
القيمة الاحتمالية المقبولة للخطأ من النوع الأول هي مستوى الأهمية ɑ ، والذي عادة ما يكون 0.05 أو 0.01.
يشار إلى احتمال الخطأ من النوع الثاني ب β. يتم حسابه من الاحتمال المحدد مسبقا لرفض فرضية فارغة خاطئة ، والمعروفة باسم قوة اختبار الفرضية.
Related Videos
Hypothesis Testing
11.1K المشاهدات
Hypothesis Testing
8.3K المشاهدات
Hypothesis Testing
12.0K المشاهدات
Hypothesis Testing
6.9K المشاهدات
Hypothesis Testing
26.5K المشاهدات
Hypothesis Testing
5.5K المشاهدات
Hypothesis Testing
4.0K المشاهدات
Hypothesis Testing
27.9K المشاهدات
Hypothesis Testing
4.2K المشاهدات
Hypothesis Testing
3.3K المشاهدات
Hypothesis Testing
2.8K المشاهدات
Hypothesis Testing
3.5K المشاهدات
Hypothesis Testing
2.5K المشاهدات