टाइप II त्रुटि
टाइप II त्रुटि क्या है?
टाइप II त्रुटि एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग शून्य परिकल्पना को स्वीकार करता है जो वास्तव में गलत है। एक प्रकार II त्रुटि एक झूठी नकारात्मक पैदा करती है, जिसे चूक की त्रुटि भी कहा जाता है। उदाहरण के लिए, किसी बीमारी के लिए एक परीक्षण नकारात्मक परिणाम की रिपोर्ट कर सकता है, जब रोगी वास्तव में संक्रमित होता है। यह एक प्रकार II त्रुटि है क्योंकि हम परीक्षण के निष्कर्ष को नकारात्मक मानते हैं, भले ही वह गलत हो।
सांख्यिकीय विश्लेषण में, एक प्रकार I त्रुटि एक वास्तविक अशक्त परिकल्पना की अस्वीकृति है, जबकि एक प्रकार II त्रुटि उस त्रुटि का वर्णन करती है जो तब होती है जब कोई अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने में विफल रहता है जो वास्तव में गलत है। त्रुटि वैकल्पिक परिकल्पना को अस्वीकार करती है, भले ही यह संयोग के कारण न हो।
चाबी छीन लेना
- एक प्रकार की द्वितीय त्रुटि को गलत परिकल्पना को गलत तरीके से बनाए रखने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया है, जब वास्तव में यह पूरी आबादी पर लागू नहीं होता है।
- एक प्रकार II त्रुटि अनिवार्य रूप से एक गलत नकारात्मक है।
- अशक्त परिकल्पना को खारिज करने के लिए और अधिक कठोर मानदंड बनाकर टाइप II त्रुटि को कम किया जा सकता है, हालांकि यह एक झूठे सकारात्मक की संभावना को बढ़ाता है।
- विश्लेषकों को टाइप I त्रुटियों के साथ टाइप II त्रुटियों की संभावना और प्रभाव को तौलना होगा।
टाइप II त्रुटि को समझना
एक प्रकार II त्रुटि, जिसे दूसरी तरह की त्रुटि या बीटा त्रुटि के रूप में भी जाना जाता है, एक विचार की पुष्टि करता है जिसे अस्वीकार कर दिया जाना चाहिए, जैसे कि, उदाहरण के लिए, यह दावा करते हुए कि दो अवलोकन समान हैं, उनके अलग होने के बावजूद। एक प्रकार II त्रुटि शून्य परिकल्पना को अस्वीकार नहीं करती है, भले ही वैकल्पिक परिकल्पना प्रकृति की सही स्थिति है। दूसरे शब्दों में, एक झूठी खोज को सच माना जाता है।
अशक्त परिकल्पना को खारिज करने के लिए और अधिक कठोर मानदंड बनाकर टाइप II त्रुटि को कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई विश्लेषक ऐसी किसी भी चीज़ पर विचार कर रहा है जो सांख्यिकीय रूप से महत्वहीन (एक नकारात्मक परिणाम) के रूप में 95% विश्वास अंतराल के +/- सीमा के भीतर आती है, तो उस सहिष्णुता को घटाकर +/- 90% तक ले जाती है, और बाद में सीमा को संकुचित कर देती है, आपको कम नकारात्मक परिणाम मिलेंगे, और इस तरह एक झूठे नकारात्मक की संभावना कम हो जाएगी।
हालांकि, इन कदमों को उठाने से मुझे एक प्रकार की त्रुटि – एक गलत सकारात्मक परिणाम के सामना करने की संभावना बढ़ जाती है। परिकल्पना परीक्षण करते समय, टाइप I त्रुटि या टाइप II त्रुटि करने की संभावना या जोखिम पर विचार किया जाना चाहिए।
टाइप II त्रुटि का सामना करने की संभावना को कम करने के लिए उठाए गए कदम एक प्रकार की त्रुटि की संभावना को बढ़ाते हैं।
टाइप I एरर्स बनाम टाइप II एरर्स
एक प्रकार II त्रुटि और एक प्रकार I त्रुटि के बीच का अंतर यह है कि एक प्रकार I त्रुटि शून्य परिकल्पना को खारिज कर देती है जब यह सच होता है (यानी, एक गलत सकारात्मक)। एक प्रकार की त्रुटि होने की संभावना उस स्तर के बराबर है जो परिकल्पना परीक्षण के लिए निर्धारित की गई थी। इसलिए, यदि महत्व का स्तर 0.05 है, तो 5% संभावना है कि एक प्रकार मैं त्रुटि हो सकती है।
टाइप II त्रुटि करने की संभावना परीक्षण की शक्ति के बराबर एक शून्य है, जिसे बीटा भी कहा जाता है। नमूने के आकार को बढ़ाकर परीक्षण की शक्ति को बढ़ाया जा सकता है, जिससे टाइप II त्रुटि होने का जोखिम कम हो जाता है।
टाइप II त्रुटि का उदाहरण
मान लें कि एक जैवप्रौद्योगिकी कंपनी इसकी तुलना करना चाहती है कि मधुमेह के इलाज के लिए इसकी दो दवाएं कितनी प्रभावी हैं। अशक्त परिकल्पना बताती है कि दो दवाएं समान रूप से प्रभावी हैं। एक शून्य परिकल्पना, H 0, का दावा है कि कंपनी एक-पूंछ वाले परीक्षण का उपयोग करके अस्वीकार करने की उम्मीद करती है । वैकल्पिक परिकल्पना, एच ए, बताती है कि दो दवाएं समान रूप से प्रभावी नहीं हैं। वैकल्पिक परिकल्पना, एच ए , प्रकृति की स्थिति है जो अशक्त परिकल्पना को खारिज करने के द्वारा समर्थित है।
बायोटेक कंपनी उपचार की तुलना करने के लिए मधुमेह के 3,000 रोगियों के एक बड़े नैदानिक परीक्षण को लागू करती है। कंपनी बेतरतीब ढंग से 3,000 रोगियों को दो समान आकार के समूहों में विभाजित करती है, एक समूह को एक उपचार और दूसरे समूह को अन्य उपचार। यह 0.05 के एक महत्व स्तर का चयन करता है, जो इंगित करता है कि यह 5% संभावना को स्वीकार करने के लिए तैयार है यह शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर सकता है जब यह सही है या एक प्रकार की त्रुटि करने का 5% मौका है।
मान लें कि बीटा 0.025 या 2.5% की गणना की जाती है। इसलिए, टाइप II त्रुटि करने की संभावना 97.5% है। यदि दो दवाएं समान नहीं हैं, तो अशक्त परिकल्पना को खारिज कर दिया जाना चाहिए। हालांकि, अगर बायोटेक कंपनी दवाओं को समान रूप से प्रभावी नहीं होने पर अशक्त परिकल्पना को खारिज नहीं करती है, तो टाइप II त्रुटि होती है।