Entendimento tipo i e tipo ii erros
Video: Preventiva - Erros Tipo I e II (SNAP: MEDCOMHUMOR)
Conteúdo
Quando você está fazendo testes de hipóteses, você deve ser claro sobre erros II no real sentido tipo I e tipo - como falsos alarmes e oportunidades perdidas. Resolver os seguintes problemas sobre tipo I e tipo II erros.
Exemplos de perguntas
Qual dos seguintes descreve um erro Tipo I?
A. aceitar a hipótese nula quando é verdadeira
B. não aceitar a hipótese alternativa quando é verdadeira
C. rejeitar a hipótese nula quando é verdadeira
D. não rejeitar a hipótese alternativa quando ela é falsa
E. nenhum dos acima
Resposta: C. rejeitar a hipótese nula quando é verdadeira
Você faz um erro de tipo I quando a hipótese nula é verdadeira, mas você rejeitá-la. Este erro é apenas por acaso, porque se você soubesse de um fato que o nulo era verdade, você certamente não rejeitá-la. Mas há uma pequena chance (nível alfa) que isso poderia acontecer.
Um erro de tipo I é por vezes referido como um “alarme falso”, porque rejeitar a hipótese nula é como um alarme para alterar um valor estabelecido. Se a hipótese nula é verdadeira, então não há necessidade para tal mudança.
Qual dos seguintes descreve um erro Tipo II?
A. aceitar a hipótese alternativa quando é verdadeira
B. não aceitar a hipótese alternativa quando é verdadeira
C. rejeitar a hipótese nula quando é verdadeira
D. não rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa
E. nenhum dos acima
Resposta: D. não rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa
Você faz um erro tipo II, quando a hipótese nula é falsa, mas você deixar de rejeitá-la porque seus dados não poderia detectá-lo, apenas por acaso.
Este erro é por vezes referido como “perdendo uma detecção.” A afirmação realmente estava errado, mas você não obter uma amostra aleatória que iria fornecer provas suficientes para rejeitá-la com significância estatística suficiente (pequeno o suficiente p-valor).
Se o nível alfa é 0,01, qual é a probabilidade de um erro tipo I?
Responda: 0,01
O nível alfa (ou nível de significância) de 0,01 indica a probabilidade de um erro tipo I - ou seja, o erro de rejeitar a hipótese nula quando é realmente verdade.
Video: Erro de Tipo (2/4)
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