Compreender tipos I e II Erros

Quando você está fazendo testes de hipóteses, você deve ser claro sobre erros II no real sentido tipo I e tipo - como os falsos alarmes e oportunidades perdidas. Resolver os seguintes problemas sobre tipo I e tipo II erros.

Exemplos de perguntas

  1. 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. Nenhuma das opções 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 sabia que para 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.

  2. Qual dos seguintes descreve um erro Tipo II?

    A. aceitando 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. Nenhuma das opções 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 alegação era realmente 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).

  3. Se o nível de alfa é de 0,01, o que é a probabilidade de um erro de tipo I?

    Responda: 0,01

    O nível alfa (ou nível de significância) de 0,01 indica que a probabilidade de um erro Tipo I - isto é, o erro de rejeitar a hipótese nula quando ela é realmente verdade.

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