Ошибки 1 -го и 2-го рода
Из предыдущего примера ясно, что мы можем неверно решить, нужно отвергать
или нет Н
0
. В действительности есть два вида таких ошибок. Во-первых, можно
отвергнуть Н
0
и считать подтвержденным II , радуясь тому, что сделано новое
Статистический анализ 163
значительное открытие, и ошибиться. Отказ от Н
0
, когда она по сути истинна, на
зывается
ошибкой 1-го рода.
Вероятность такого события равна значению альфа,
т. е. обычно 0,05. Таким образом, задание альфа значения 0,05 означает, что веро
ятность сделать ошибку 1-го рода, т. е. решить, что мы наблюдали некоторое явле
ние и при этом ошибиться, — 5%. Ошибку 1-го рода можно заподозрить, если не
сколько 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 обна
ружили то, что ожидали, расстроились из-за этого, но при этом ошиблись, по
скольку в действительности данное явление наблюдается в популяции, но вы
просто не смогли обнаружить его на изученной выборке. Ошибка 2-го рода не
редко совершается, если проводимые измерения недостаточно надежны или точ
ны 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, что
бы показать его.
В табл. 4.5 показано четыре возможных результата заключительного статисти
ческого анализа данных исследования, в котором сравниваются два эксперимен
тальных условия. Несложно заметить, что правильное решение принимается, если
Н
0
отвергается, когда она ложна, и не отвергается, когда она истинна. Если Н
0
оши
бочно отвергается, то происходит ошибка 1-го рода, а если ошибочно не отвергает
ся — ошибка 2-го рода. Если это поможет вам понять терминологию, в табл. 4.5
можно сделать следующие замены:
«Н
0
не отвергнута» означает:
— вы провели исследование, сделали все необходимые анализы и полу
чили ноль, ничто, отсутствие значимых различий. У вас действитель
но есть повод для расстройства, особенно если это ваш дипломный
проект!
«Н
0
отвергнута» означает:
— вы провели исследование, сделали все необходимые анализы и обнару
жили значимые различия при значении альфа, равном 0,05. Жизнь напол
нилась смыслом, вы удивите ваших друзей, а особенно вашего научного
руководителя тем, что выполнили работу и
действительно что-то от
крыли]
«Н
0
истинна» означает:
— «несмотря на результаты вашего исследования, действительных разли
чий не существует.
«Н
0
ложна» означает:
— несмотря на результаты вашего исследования, действительные различия
существуют.
1 6 4 Глава 4. Измерения, выборка и обработка данных
Достарыңызбен бөлісу: |