Type 1-fejl | Statistik

En type 1- eller type I-fejl opstår, når artiklen konkluderer, at der er en effekt, når der faktisk ikke er nogen. Forskerne afviser nulhypotesen, når den i virkeligheden er sand.

Udtrykt i alfa

Alfa-niveauet, repræsenteret ved symbolet α, fastsættes af forskere for at begrænse sandsynligheden for type 1-fejl. Sandsynligheden for at lave en type 1-fejl er repræsenteret ved alfa-niveauet. Standard alfa-niveauet er 0,05, hvilket betyder, at der er 5 % risiko for at forkaste nulhypotesen forkert.

Ved at sætte alfa-niveauet til 0,05 kan forskeren med sikkerhed afvise nulhypotesen og konkludere, at der er en signifikant effekt, hvis p-værdien fra den statistiske analyse er under denne grænse. Det er vigtigt at huske på, at alfa-niveauet er en fast tærskel, og derfor skal forskere være forsigtige med ikke at betragte resultater, der falder under det, som praktisk talt signifikante eller betydningsfulde.

Bemærk, at 0,05-niveauet mere er en heuristik end et bevidst niveau. Det er vigtigt nøje at vurdere forskningsmiljøet, potentielle fejlkonsekvenser og den ønskede balance mellem at forhindre type 1-fejl og at opdage reelle effekter, når man vælger et passende alfaniveau.

Et kompromis: Du vinder noget, du taber noget

Så hvorfor ikke bruge et alfa-niveau på nul, så der ikke opstår fejl? Type 2 fejl (falske negativer) er mere tilbøjelige til at forekomme, når type 1-fejl reduceres ved at bruge en lavere alfa-niveausåsom nul eller 0,01. Afvejningen mellem de to slags fejl understreger, hvor vigtigt det er nøje at afveje konsekvenserne og den praktiske værdi af forskningsresultaterne, når man beslutter sig for det rigtige alfaniveau. En grundig og sofistikeret tilgang til statistisk inferens er nødvendig for at finde den rette balance.

Reducering af type 1-fejl

Det er yderst vigtigt at mindske type I-fejlraten. I de fleste forskningsartikler er fejlprocenten ikke kontrolleret. Risikoen for type I-fejl bliver ved med at stige, uden at forskerne er klar over det. Du kan nemt se det og endda selv rette det med en baglæns beregning. Læs, hvordan du opdager og kontrollerer type 1-fejl i dette indlæg.

Bower, D. (2019), Medicinsk statistik fra bunden: En introduktion for sundhedspersonale (4. udgave), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Forståelse af type I- og type II-fejl, statistisk styrke og stikprøvestørrelse. Acta paediatrica (Oslo, Norge : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384