第一型及第二型錯誤

维基百科,自由的百科全书
(重定向自第一型和第二型誤差
跳转至: 导航搜索

第一型及第二型错误英语:Type I error & Type II error)或型一錯誤及型二錯誤统计学推論統計學的名詞。

假設检验中,有一種假設稱為“零假设”。假設檢定的目的就是利用統計的方式,推測零假设是否成立。若零假设事實上成立,但統計檢驗的結果不支持零假设(拒絕零假设),這種錯誤稱為第一型錯誤。若零假设事實上不成立,但統計檢驗的結果支持零假设(接受零假设),這種錯誤稱為第二型錯誤。[1]

以利用驗孕棒驗孕為例,此時未懷孕為零假设。若用驗孕棒為一位未懷孕的女士驗孕,結果是已懷孕,這是第一型錯誤。若用驗孕棒為一位孕婦驗孕,結果是未懷孕,這是第二型錯誤。

根據研究結果的判斷
拒絕H0(實際上拒絕零假设) 接受H0(實際上接受零假设)
真實情況 H0是真實的

(理論上應接受零假设)

錯誤判斷
陽性判斷錯誤
偽陽性type-1 error
正確判斷
H0是錯誤的

(理論上不接受零假设)

正確判斷 錯誤判斷
陰性判斷錯誤
偽陰性type-2 error

實驗者心理[编辑]

在實際上實驗,研究者追求的是將研究結果成立,如研究者想證明自己的方法(這裡假設定為方法A)確實有效並驗證,大部分來說便是推行成零假设,這時候他會進行的研究假說便是"方法B才比方法A好"的零假设,並要嘗試推翻自己的研究主題,這樣的情況下如果研究者真的推翻成功了,就接受零假設的話,也等於推翻了自己的實驗,故常常發生實驗者為了追求研究本身的成功,將研究的數據隱藏起來、研究數據的篡改、研究數據的量表修改,防止A方法被B方法所推翻。 追求研究推翻假說的過程,也容易失去研究原本客觀的目的,這類的心理稱之為實驗者心理。[來源請求]

參考[编辑]

  1. ^ cheng, ayo. 型一錯誤 型二錯誤. myweb.nutn.edu.tw. 

相關條目[编辑]