टाइप I और टाइप II त्रुटियों के बीच अंतर

2019

मुख्य रूप से दो प्रकार की त्रुटियां होती हैं, जबकि परिकल्पना परीक्षण किया जाता है, अर्थात या तो शोधकर्ता H ₀ को अस्वीकार करता है, जब H ₀ सत्य होता है, या वह H _{0 को} स्वीकार करता है जब वास्तविकता में H ₀ गलत होता है। तो, पूर्व प्रकार I त्रुटि का प्रतिनिधित्व करता है और बाद वाला प्रकार II त्रुटि का सूचक है।

परिकल्पना का परीक्षण एक सामान्य प्रक्रिया है; वह शोधकर्ता वैधता साबित करने के लिए उपयोग करता है, जो यह निर्धारित करता है कि एक विशिष्ट परिकल्पना सही है या नहीं। परीक्षण का परिणाम अशक्त परिकल्पना (H ₀ ) को स्वीकार या अस्वीकार करने के लिए आधारशिला है। अशक्त परिकल्पना एक प्रस्ताव है; वह किसी अंतर या प्रभाव की अपेक्षा नहीं करता है। एक वैकल्पिक परिकल्पना (एच ₁ ) एक आधार है जो कुछ अंतर या प्रभाव की अपेक्षा करता है।

टाइप I और टाइप II त्रुटियों के बीच मामूली और सूक्ष्म अंतर हैं, जिन्हें हम इस लेख में चर्चा करने जा रहे हैं।

तुलना चार्ट

तुलना के लिए आधार	टाइप आई एरर	टाइप II त्रुटि
अर्थ	टाइप I त्रुटि परिकल्पना की गैर-स्वीकृति को संदर्भित करती है जिसे स्वीकार किया जाना चाहिए।	टाइप II त्रुटि परिकल्पना की स्वीकृति है जिसे अस्वीकार किया जाना चाहिए।
के बराबर	सकारात्मक झूठी	मिथ्या नकारात्मक
यह क्या है?	यह सच अशक्त परिकल्पना की गलत अस्वीकृति है।	यह झूठी अशांति की गलत धारणा है।
का प्रतिनिधित्व करता है	एक झूठी मार	एक मिस
त्रुटि करने की संभावना	महत्व के स्तर के बराबर है।	परीक्षण की शक्ति के बराबर है।
संकेतक	ग्रीक अक्षर 'α'	ग्रीक अक्षर 'β'

टाइप I एरर की परिभाषा

आंकड़ों में, टाइप I त्रुटि को एक त्रुटि के रूप में परिभाषित किया गया है जब नमूना परिणाम शून्य परिकल्पना की अस्वीकृति का कारण बनता है, इस तथ्य के बावजूद कि यह सच है। सरल शब्दों में, वैकल्पिक परिकल्पना से सहमत होने की त्रुटि, जब परिणामों को संयोग से विभाजित किया जा सकता है।

अल्फा त्रुटि के रूप में भी जाना जाता है, यह शोधकर्ता को अनुमान लगाने की ओर ले जाता है कि जब वे समान होते हैं तो दो पर्यवेक्षणों के बीच भिन्नता होती है। टाइप I त्रुटि की संभावना, महत्व के स्तर के बराबर है, जिसे शोधकर्ता अपने परीक्षण के लिए निर्धारित करता है। यहां महत्व का स्तर टाइप I त्रुटि बनाने की संभावनाओं को संदर्भित करता है।

उदाहरण के लिए, डेटा के आधार पर, एक फर्म की अनुसंधान टीम ने निष्कर्ष निकाला कि कंपनी द्वारा शुरू की गई नई सेवा की तरह कुल ग्राहकों का 50% से अधिक, जो वास्तव में, 50% से कम है।

टाइप II त्रुटि की परिभाषा

जब आंकड़ों के आधार पर, शून्य परिकल्पना को स्वीकार किया जाता है, जब यह वास्तव में गलत होता है, तो इस तरह की त्रुटि को द्वितीय द्वितीय त्रुटि के रूप में जाना जाता है। यह तब होता है जब शोधकर्ता झूठी अशक्त परिकल्पना को नकारने में विफल रहता है। इसे ग्रीक अक्षर oted बीटा (den) ’और अक्सर बीटा त्रुटि के रूप में जाना जाता है।

टाइप II त्रुटि एक वैकल्पिक परिकल्पना से सहमत होने में शोधकर्ता की विफलता है, हालांकि यह सच है। यह एक प्रस्ताव को मान्य करता है; कि मना कर दिया जाना चाहिए। शोधकर्ता ने निष्कर्ष निकाला है कि जब वे नहीं होते हैं तो दो अवलोकन समान होते हैं।

ऐसी त्रुटि करने की संभावना परीक्षण की शक्ति के अनुरूप है। यहां, परीक्षण की शक्ति शून्य परिकल्पना को खारिज करने की संभावना के लिए गठबंधन करती है, जो गलत है और इसे अस्वीकार करने की आवश्यकता है। जैसे ही नमूना आकार बढ़ता है, परीक्षण की शक्ति भी बढ़ जाती है, जिसके परिणामस्वरूप टाइप II त्रुटि करने का जोखिम कम हो जाता है।

उदाहरण के लिए नमूना परिणामों के आधार पर, एक संगठन की शोध टीम का दावा है कि कंपनी द्वारा शुरू की गई नई सेवा की तरह कुल ग्राहकों का 50% से कम है, जो वास्तव में, 50% से अधिक है।

टाइप I और टाइप II त्रुटि के बीच महत्वपूर्ण अंतर

नीचे दिए गए बिंदु पर्याप्त हैं जहां तक टाइप I और टाइप II त्रुटि के बीच अंतर है:

संभावित नतीजे

निष्कर्ष

जब तक कि शोधकर्ता को कुछ अंतर दिखाई न दे, तब तक मैं टाइप की हुई फ़सल को त्रुटि देता हूं, जब वास्तव में कोई नहीं होता है, जबकि टाइप II त्रुटि तब होती है जब शोधकर्ता को कोई अंतर नहीं पता चलता है जब वास्तव में एक होता है। दो प्रकार की त्रुटियों की घटना बहुत आम है क्योंकि वे परीक्षण प्रक्रिया का एक हिस्सा हैं। इन दो त्रुटियों को पूरी तरह से हटाया नहीं जा सकता है लेकिन एक निश्चित स्तर तक घटाया जा सकता है।