Ошибки 1 -го и 2-го рода

Из предыдущего примера ясно, что мы можем неверно решить, нужно отвергать или нет Н0. В действительности есть два вида таких ошибок. Во-первых, можно отвергнуть Н0 и считать подтвержденным II , радуясь тому, что сделано новое значительное открытие, и ошибиться. Отказ от Н0, когда она по сути истинна, называется ошибкой 1-го рода. Вероятность такого события равна значению альфа, т. е. обычно 0,05. Таким образом, задание альфа значения 0,05 означает, что вероятность сделать ошибку 1-го рода, т. е. решить, что мы наблюдали некоторое явление и при этом ошибиться, — 5%. Ошибку 1-го рода можно заподозрить, если несколько раз подряд не удается получить нужные результаты при воспроизведении исследования.

Другой вид ошибки называется ошибкой 2-го рода. Она возникает, если вы не отвергаете Н(| и ошибаетесь. Это значит, что в ходе исследования вы не обнаружили то, что ожидали, расстроились из-за этого, но при этом ошиблись, поскольку в действительности данное явление наблюдается в популяции, но вы просто не смогли обнаружить его на изученной выборке. Ошибка 2-го рода нередко совершается, если проводимые измерения недостаточно надежны или точны для того, чтобы показать различия между выполнением задания при разных условиях. Как вы узнаете из главы 10, это часто случается в исследованиях по оценке программ. Проводимая программа может иметь значимое, но небольшое влияние на испытуемых, и поэтому измерения будут недостаточно тонкими, чтобы показать его.

В табл. 4.5 показано четыре возможных результата заключительного статистического анализа данных исследования, в котором сравниваются два экспериментальных условия. Несложно заметить, что правильное решение принимается, если Н0 отвергается, когда она ложна, и не отвергается, когда она истинна. Если Н0 ошибочно отвергается, то происходит ошибка 1-го рода, а если ошибочно не отвергается — ошибка 2-го рода. Если это поможет вам понять терминологию, в табл. 4.5 можно сделать следующие замены:

«Н0 не отвергнута» означает:

— вы провели исследование, сделали все необходимые анализы и получили ноль, ничто, отсутствие значимых различий. У вас действительно есть повод для расстройства, особенно если это ваш дипломный проект!

«Н0 отвергнута» означает:

— вы провели исследование, сделали все необходимые анализы и обнаружили значимые различия при значении альфа, равном 0,05. Жизнь наполнилась смыслом, вы удивите ваших друзей, а особенно вашего научного руководителя тем, что выполнили работу и действительно что-то открыли]

«Н0 истинна» означает:

— «несмотря на результаты вашего исследования, действительных различий не существует.

«Н0 ложна» означает:

— несмотря на результаты вашего исследования, действительные различия существуют.

Получение статистического ответа: четыре возможных результата исследования со сравнением двух условий, Xи Y

Действительное положение дел

Ваше статистическое решение

Н„ истинна:

различий между X и Уне существует

Н,| ложна: различия между Хи Y действительно существуют

Н„ не отвергнута:

в своем исследовании я не обнаружил значимых различий между X и У, поэтому ие отвергаю Н„

Правильное решение

Ошибка 2-го рода

отвергнута: в своем исследовании я обнаружил значимые различия между X и Y, поэтому отвергаю

Ошибка 1-го рода

Правильное решение

(успех

экспериментатора)

Страницы: 1 2 3

Смотрите также

Эпилог
Я искренне надеюсь, что вам понравился данный курс но исследовательским методам и ваши занятия были вполне успешными. Данный курс может быть трудным и иногда утомительным, но я уверен в том, что э ...

Результаты: основной эффект и взаимодействие
Факторные исследования дают два вида результатов: основной эффект и взаимодействие. Основной эффект показывает общее влияние независимых переменных, а взаимодействие отражает совместное действие п ...

Многомерный анализ
Двумерный анализ направлен на исследование взаимосвязей .между любыми двумя переменными. С помощью многомерного анализа изучаются взаимосвязи более чем двух переменных (часто количество переменных ...