タイプIIエラーとは何ですか？
タイプIIエラーは、誤った帰無仮説の非拒否を指す統計用語です。 仮説検定のコンテキスト内で使用されます。
統計分析では、タイプIエラーは真の帰無仮説の棄却であり、タイプIIエラー は実際に偽で ある帰無仮説の棄却に失敗したときに発生するエラーを表し ます。 言い換えれば、偽陽性を生み出します。 エラーは偶然に発生しなかったとしても、対立仮説を拒否します。
重要なポイント
- タイプIIエラーは、実際には母集団全体に適用できない場合に、帰無仮説を誤って保持する確率として定義されます。 タイプIIエラーは、本質的に誤検知です。 タイプIIエラーは、帰無仮説を棄却するためのより厳しい基準を作成することで削減できます。 アナリストは、タイプIIエラーの可能性と影響をタイプIエラーと比較検討する必要があります。
タイプIIエラーについて
タイプIIのエラーは、拒否されるべきアイデアを確認し、2つの遵守事項は異なっていても同じであると主張します。 タイプIIエラーは、対立仮説が自然の真の状態であっても、帰無仮説を棄却しません。 言い換えれば、偽の発見は真として受け入れられます。 タイプIIエラーは、ベータエラーと呼ばれることもあります。
タイプIIエラーは、帰無仮説を棄却するためのより厳しい基準を作成することで削減できます。 たとえば、アナリストが+/- 95％の信頼区間内にあるものを統計的に有意であると見なしている場合、その許容範囲を+/- 99％に増やすことで、誤検知の可能性を減らします。 ただし、同時にそうすると、タイプIエラーが発生する可能性が高くなります。 仮説検定を実施する場合、タイプIエラーまたはタイプIIエラーを起こす確率またはリスクを考慮する必要があります。
タイプIIエラーが発生する可能性を減らす手順を実行すると、タイプIエラーが発生する可能性が高くなります。
タイプIとタイプIIのエラーの違い
タイプIIエラーとタイプIエラーの違いは、タイプIエラーは帰無仮説が真（偽陰性）の場合に棄却することです。 タイプIエラーが発生する確率は、仮説検定に設定された有意水準に等しくなります。 したがって、有意水準が0.05の場合、タイプIエラーが発生する可能性は5％です。
タイプIIエラーが発生する確率は、1からテストの能力を引いたものに等しく、ベータとも呼ばれます。 サンプルサイズを大きくすることで、テストの能力を高めることができます。これにより、タイプIIエラーが発生するリスクが減少します。
タイプ2エラーの例
あるバイオテクノロジー企業が、2つの薬が糖尿病の治療にどの程度効果があるかを比較したいとします。 帰無仮説は、2つの薬物が同等に有効であることを示しています。 帰無仮説H 0は、企業が片側検定の使用を拒否したいという主張です 。 対立仮説であるH aは、2つの薬物の効果が等しくないことを示しています。 対立仮説H aは、帰無仮説を棄却することでサポートされる測定値です。
バイオテクノロジー企業は、3, 000人の糖尿病患者を対象とした大規模な臨床試験を実施して、治療法を比較しています。 同社は、2つの薬剤の患者数が同じであると予想して、両方の薬剤が有効であることを示しています。 有意水準0.05を選択します。これは、真である場合に帰無仮説を拒否する可能性のある5％の確率またはタイプIエラーをコミットする可能性の5％を受け入れる意思があることを示します。
ベータが0.025、つまり2.5％と計算されたと仮定します。 したがって、タイプIIエラーが発生する確率は2.5％です。 2つの薬物が等しくない場合、帰無仮説は棄却されます。 ただし、薬の効果が等しくない場合にバイオテクノロジー会社が帰無仮説を拒否しないと、タイプIIエラーが発生します。
