Différence entre les erreurs de type I et de type II

Il existe principalement deux types d’erreurs lorsqu’un test d’hypothèse est effectué, c’est-à-dire que le chercheur refuse₀, quand H₀ est vrai, ou il / elle accepte H₀ quand en réalité H₀ c'est faux. Ainsi, le premier représente erreur de type I et ce dernier est un indicateur de erreur de type II.

Le test d'hypothèse est une procédure courante; ce chercheur utilise pour prouver la validité, qui détermine si une hypothèse spécifique est correcte ou non. Le résultat des tests est la pierre angulaire de l’acceptation ou du rejet de l’hypothèse nulle (H₀). L'hypothèse nulle est une proposition. cela n'attend aucune différence ou effet. Une hypothèse alternative (H₁) est une prémisse qui attend une différence ou un effet.

Il existe de légères et subtiles différences entre les erreurs de type I et de type II, que nous allons aborder dans cet article..

Contenu: Erreur de type I Vs Erreur de type II

1. Tableau de comparaison
2. Définition
3. Différences Clés
4. Résultats possibles
5. Conclusion

Tableau de comparaison

Base de comparaison	Erreur de type I	Erreur de type II
Sens	Une erreur de type I fait référence à la non-acceptation d'une hypothèse qui devrait être acceptée.	L'erreur de type II est l'acceptation d'une hypothèse qui devrait être rejetée.
Équivalent à	Faux positif	Faux négatif
Qu'Est-ce que c'est?	C'est un rejet incorrect de la véritable hypothèse nulle.	C'est une acceptation incorrecte de la fausse hypothèse nulle.
Représente	Un faux coup	Un raté
Probabilité de commettre une erreur	Égale le niveau d'importance.	Égale la puissance de test.
Indiqué par	Lettre grecque 'α'	Lettre grecque 'β'

Définition d'erreur de type I

En statistique, l’erreur de type I est définie comme une erreur qui se produit lorsque les résultats de l’échantillon provoquent le rejet de l’hypothèse nulle, alors même qu’elle est vraie. En termes simples, l'erreur d'accepter l'hypothèse alternative, lorsque les résultats peuvent être attribués au hasard.

Également connue sous le nom d'erreur alpha, elle conduit le chercheur à déduire qu'il existe une variation entre deux observances lorsqu'elles sont identiques. La probabilité d'erreur de type I est égale au niveau de signification défini par le chercheur pour son test. Ici, le niveau de signification fait référence aux chances de commettre une erreur de type I.

Par exemple. Supposons, sur la base de données, que l'équipe de recherche d'une entreprise ait conclu que plus de 50% du nombre total de clients étaient comme le nouveau service lancé par l'entreprise, ce qui représente en réalité moins de 50%..

Définition de l'erreur de type II

Lorsque, sur la base des données, l'hypothèse nulle est acceptée, lorsqu'elle est réellement fausse, ce type d'erreur est appelé erreur de type II. Il survient lorsque le chercheur ne nie pas la fausse hypothèse nulle. Il est désigné par la lettre grecque 'beta (β)' et est souvent appelé erreur beta.

L'erreur de type II est l'échec du chercheur à accepter une hypothèse alternative, bien que ce soit vrai. Cela valide une proposition. cela devrait être refusé. Le chercheur conclut que les deux observances sont identiques alors qu’elles ne sont pas.

La probabilité de commettre une telle erreur est analogue à la puissance du test. Ici, le pouvoir de test fait allusion à la probabilité de rejet de l'hypothèse nulle, ce qui est faux et doit être rejeté. Lorsque la taille de l'échantillon augmente, la puissance du test augmente également, ce qui réduit le risque d'erreur de type II..

Par exemple. Supposons que, sur la base des résultats de l'échantillon, l'équipe de recherche d'une organisation affirme que moins de 50% du nombre total de clients sont similaires au nouveau service créé par l'entreprise, ce qui est en fait supérieur à 50%..

Principales différences entre les erreurs de type I et de type II

Les points indiqués ci-dessous sont importants en ce qui concerne les différences entre les erreurs de type I et de type II:

1. Une erreur de type I est une erreur qui se produit lorsque le résultat est un rejet de l'hypothèse nulle qui est, en réalité, vraie. Une erreur de type II se produit lorsque l'échantillon aboutit à l'acceptation d'une hypothèse nulle, ce qui est en réalité faux.
2. Erreur de type I ou autrement dit faux positif, le résultat positif équivaut en substance au refus de l'hypothèse nulle. En revanche, l’erreur de type II est aussi appelée faux négatifs, c’est-à-dire que le résultat négatif conduit à l’acceptation de l’hypothèse nulle..
3. Lorsque l'hypothèse nulle est vraie mais rejetée par erreur, il s'agit d'une erreur de type I. Par contre, lorsque l'hypothèse nulle est fausse mais acceptée à tort, il s'agit d'une erreur de type II..
4. Une erreur de type I tend à affirmer quelque chose qui n’est pas vraiment présent, c’est-à-dire qu’il s’agit d’un faux hit. Au contraire, une erreur de type II ne parvient pas à identifier quelque chose qui est présent, c’est-à-dire qu’il manque.
5. La probabilité de commettre une erreur de type I est l’échantillon correspondant au niveau de signification. Inversement, la probabilité de commettre une erreur de type II est identique à la puissance du test..
6. La lettre grecque «α» indique une erreur de type I. Contrairement à, erreur de type II qui est notée par la lettre grecque 'β'.

Résultats possibles

Conclusion

En gros, une erreur de type I survient lorsque le chercheur remarque une différence, alors qu'en réalité il n'en existe aucune, alors qu'une erreur de type II survient lorsque le chercheur ne découvre aucune différence alors qu'en réalité il en existe une. L’apparition de ces deux types d’erreurs est très courante car elles font partie du processus de test. Ces deux erreurs ne peuvent pas être éliminées complètement mais peuvent être réduites à un certain niveau.