II型错误

“假阴性”错误

什么是第二类错误?

在统计假设检验中,第二类错误是假设检验无法拒绝错误的原假设的一种情况。换句话说,它导致用户错误地不拒绝错误的零假设,因为检验缺乏统计能力,无法检测出备选假设的充分证据。第二类错误也被称为假阴性。

II型错误

第二类误差与统计检验的威力成反比关系。这意味着统计检验的功率越高,犯第二类错误的概率就越低。第二类错误的比率(即第二类错误的概率)是用贝塔(β)统计功率用1- β表示。

如何避免第二类错误?

与第一类错误类似,不可能完全消除第二类错误假设检验.唯一可行的选择是尽量减少发生这类统计错误的可能性。由于第二类错误与统计检验的功率密切相关,因此可以通过增加检验的功率来最小化错误发生的概率。

1.增加样本量

增加测试能力的最简单的方法之一是增加测试中使用的样本量。样本量主要决定了抽样误差的多少,它转化为在假设检验中检测差异的能力。更大的样本量增加了统计检验中捕捉差异的机会,也提高了检验的力量。

2.提高显著性水平

另一种方法是选择更高的显著性水平.例如,研究人员可能会选择显著性水平0.10而不是普遍接受的0.05水平。较高的显著性水平意味着在零假设为真时拒绝它的概率较高。

拒绝零假设的概率越大,犯第二类错误的概率就越小,而犯第一类错误的概率就越大。因此,用户应始终评估第一类和第二类错误对其决策的影响,并确定适当的统计显著性水平。

实际的例子

山姆是一个vwin德赢吧.他进行了一个假设检验,以发现大型股和大型股的平均价格变化是否存在差异小型股

在测试中,Sam假设作为零假设,大盘股和小盘股之间的平均价格变化没有差异。因此,他的备择假设表明,平均价格变化之间确实存在差异。

对于显著性水平,Sam选择了5%。这意味着有5%的概率,他的检验将拒绝零假设,但它实际上是正确的。

如果Sam的检验产生了第二类错误,那么检验的结果将表明,大盘股和小盘股之间的平均价格变化没有差异。然而,在现实中,平均价格变化的差异是存在的。

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