टाइप II त्रुटि
एक प्रकार II त्रुटि एक गलत शब्द है, जो एक झूठे अशक्त परिकल्पना की अस्वीकृति का उल्लेख करता है। इसका उपयोग परिकल्पना परीक्षण के संदर्भ में किया जाता है।
सांख्यिकीय विश्लेषण में, एक प्रकार I त्रुटि एक वास्तविक अशक्त परिकल्पना की अस्वीकृति है, जबकि टाइप 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। दूसरे शब्दों में, यह एक गलत सकारात्मक पैदा करता है। त्रुटि वैकल्पिक परिकल्पना को खारिज कर देती है, भले ही यह मौका के कारण न हो।
चाबी छीन लेना
- एक प्रकार की द्वितीय त्रुटि को गलत परिकल्पना को बनाए रखने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया है, जब वास्तव में यह पूरी आबादी पर लागू नहीं होता है।
- एक प्रकार द्वितीय त्रुटि अनिवार्य रूप से एक झूठी सकारात्मक है।
- अशक्त परिकल्पना को खारिज करने के लिए और अधिक कठोर मानदंड बनाकर एक प्रकार द्वितीय त्रुटि को कम किया जा सकता है।
- विश्लेषकों को टाइप I त्रुटियों के साथ टाइप II त्रुटियों की संभावना और प्रभाव को तौलना होगा।
टाइप II त्रुटियां समझना
एक प्रकार II त्रुटि एक विचार की पुष्टि करती है जिसे अस्वीकार कर दिया जाना चाहिए था, यह दावा करते हुए कि दो अवलोकन समान हैं, भले ही वे अलग-अलग हों। एक प्रकार II त्रुटि शून्य परिकल्पना को अस्वीकार नहीं करती है, भले ही वैकल्पिक परिकल्पना प्रकृति की वास्तविक स्थिति है। दूसरे शब्दों में, एक झूठी खोज को सच माना जाता है। एक प्रकार II त्रुटि को कभी-कभी बीटा त्रुटि कहा जाता है।
अशक्त परिकल्पना को खारिज करने के लिए और अधिक कठोर मानदंड बनाकर एक प्रकार द्वितीय त्रुटि को कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई विश्लेषक ऐसी किसी भी चीज पर विचार कर रहा है जो सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण के रूप में +/- 95% विश्वास अंतराल के भीतर आती है, तो उस सहिष्णुता को +/- 99% तक बढ़ाकर आप एक झूठे सकारात्मक की संभावना को कम करते हैं। हालाँकि, एक ही समय में ऐसा करने से आपके द्वारा टाइप I त्रुटि का 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 वाले कदम उठाने से टाइप I त्रुटि की संभावना बढ़ जाती है।
टाइप I और टाइप II त्रुटियों के बीच अंतर
एक प्रकार II त्रुटि और एक प्रकार I त्रुटि के बीच का अंतर यह है कि एक प्रकार I त्रुटि शून्य हाइपोथीसिस को अस्वीकार कर देती है जब यह सच होता है (एक गलत नकारात्मक)। 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 की त्रुटि हो सकती है।
टाइप II त्रुटि करने की संभावना परीक्षण की शक्ति के एक शून्य के बराबर है, जिसे बीटा के रूप में भी जाना जाता है। नमूना का आकार बढ़ाकर परीक्षण की शक्ति को बढ़ाया जा सकता है, जिससे एक प्रकार की द्वितीय त्रुटि होने का जोखिम कम हो जाता है।
टाइप 2 त्रुटि का उदाहरण
मान लें कि एक जैव-प्रौद्योगिकी कंपनी यह तुलना करना चाहती है कि मधुमेह के इलाज के लिए उसकी 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, माप है जो अशक्त परिकल्पना को खारिज करके 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 को उम्मीद है कि दोनों दवाओं के बराबर संख्या में मरीज़ होंगे जो यह बता सकें कि दोनों दवाएं प्रभावी हैं। 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 की गणना 0.025, या 2.5% है। इसलिए, टाइप II त्रुटि करने की संभावना 2.5% 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।
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