שגיאה מסוג I - מה זה, הגדרה ומושג

תוכן העניינים:

שגיאה מסוג I - מה זה, הגדרה ומושג
שגיאה מסוג I - מה זה, הגדרה ומושג
Anonim

שגיאה מסוג 1 בסטטיסטיקה מוגדרת כדחייה של השערת האפס כאשר היא אמיתית. שגיאה מסוג 1 מכונה גם שגיאה חיובית כוזבת או שגיאת אלפא מסוג.

לעשות טעות מסוג 1 זה בעצם הכחשה של משהו כשהוא אמיתי. קחו למשל את מצב הבדיקה האם קמפיין שיווקי המתבצע ברשתות החברתיות מגדיל את מכירות הגלידה לחברה בשבוע קיץ. ההשערות הן:

ה0: המכירות לא גדלות בגלל קמפיין הקיץ

ה1: גידול במכירות עקב קמפיין שיווקי

לאחר הערכת התנועה באתר החברה והדפים בהם ביקרו לאחר הקמפיין, מתגלה הדבר:

  • גידול אם כי בתנועה ובביקורים של 50%.
  • עלייה של 200% במכירות הגלידות.

לאור התוצאות הללו, ניתן היה להסיק כי קמפיין הפרסום היה פורה והיה לו השפעה נוקבית שהגדילה את המכירות. עם זאת, בואו נחשוב שבאותו שבוע היה גל חום שהביא את הטמפרטורות מעל 40 מעלות.

בידיעה האחרונה, נצטרך לקחת בחשבון את גורם הטמפרטורה הגבוה כגורם לגידול במכירות. אם לא ניקח זאת בחשבון, נוכל לדחות את השערתנו האפסית כאשר היא נכונה, כלומר היינו חושבים שהקמפיין שלנו זכה להצלחה מסחררת כאשר במציאות הגורם לגידול במכירות היה החום החזק. אם הגענו למסקנה זו, אנו דוחים את השערת האפס כאשר היא נכונה בפועל ולכן אנו מבצעים שגיאה מסוג 1.

גורם לשגיאה מסוג 1

שגיאת סוג 1 קשורה למשמעות הניגודיות או אלפא, עם שגיאת אומדן המקדמים ויכולה להתרחש עקב 2 הפרות אופייניות להנחות ההתחלה של רגרסיה. אלו הם:

  • הטרוסדקטיות מותנית.
  • המתאם הסדרתי.

רגרסיה שהציגה כל אחת מההפרות הקודמות תמעיט בערך הטעות של המקדמים. אם זה קורה, ההערכה שלנו לסטטיסטיקה t תהיה גדולה יותר מנתון ה- t בפועל. ערכים גדולים יותר של נתון t יגדילו את ההסתברות שהערך ייפול לאזור הדחייה.

בואו נדמיין שני מצבים.

מצב 1 (אומדן שגיאה שגוי)

  • מַשְׁמָעוּת: 5%
  • גודל המדגם: 300 איש.
  • ערך קריטי: 1,96
  • B1: 1,5
  • שגיאת אומדן מקדם: 0,5

T = 1.5 / 0.5 = 3

באופן זה הערך ייפול לאזור הדחייה ואנחנו דוחים את השערת האפס.

מצב 2 (אומדן שגיאה נכון)

  • מַשְׁמָעוּת: 5%
  • גודל המדגם: 300 איש.
  • ערך קריטי: 1,96
  • B1: 1,5
  • שגיאת אומדן מקדם: 1

T = 1.5 / 1 = 1.5

באופן זה הערך ייפול באזור שאינו דוחה ולא היינו דוחים את ההשערה.

בהתבסס על הדוגמאות הקודמות, מצב 1 שבו הערכת השגיאה לא מוערכת, יוביל אותנו לדחות את השערת האפס כאשר למעשה היא נכונה, שכן כפי שאנו רואים במצב 2 עם השגיאה המוערכת כהלכה, לא היינו דוחים את ההשערה להיות אמיתי.