Typ-1-Fehler | Statistik

Ein Fehler des Typs 1 oder des Typs I liegt vor, wenn die Arbeit zu dem Schluss kommt, dass es eine Wirkung gibt, obwohl es keine gibt. Die Forscher lehnen die Null-Hypothese ab, obwohl sie in Wirklichkeit wahr ist.

Ausgedrückt in Alpha

Das Alpha-Niveau, dargestellt durch das Symbol α, wird von den Forschern festgelegt, um die Wahrscheinlichkeit von Fehlern vom Typ 1 zu begrenzen. Die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler vom Typ 1 zu machen, wird durch das Alpha-Niveau dargestellt. Das Standard-Alpha-Niveau beträgt 0,05, was einem Risiko von 5 % entspricht, dass die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird.

Durch die Festlegung des Alpha-Niveaus auf 0,05 kann der Forscher die Nullhypothese eindeutig zurückweisen und die Schlussfolgerung ziehen, dass ein signifikanter Effekt vorliegt, wenn der p-Wert der statistischen Analyse unter diesem Grenzwert liegt. Es ist wichtig, sich vor Augen zu halten, dass das Alpha-Niveau ein fester Schwellenwert ist, weshalb die Forscher darauf achten müssen, dass sie Ergebnisse, die unter dieses Niveau fallen, nicht als praktisch signifikant oder signifikant ansehen.

Beachten Sie, dass die 0,05er-Grenze eher ein heuristischer Wert als ein bewusster Wert ist. Bei der Wahl eines geeigneten Alpha-Niveaus ist es wichtig, das Forschungsumfeld, die potenziellen Auswirkungen von Fehlern und das gewünschte Gleichgewicht zwischen der Vermeidung von Fehlern des Typs 1 und der Erkennung echter Effekte sorgfältig zu bewerten.

Kompromiss: Du gewinnst, du verlierst

Warum also nicht ein Alpha-Niveau von Null verwenden, damit keine Fehler auftreten? Fehler vom Typ 2 (falsch-negative Ergebnisse) sind wahrscheinlicher, wenn Fehler vom Typ 1 durch die Verwendung eines niedrigeren Alpha-Niveaus, z. B. Null oder 0,01, reduziert werden. Der Kompromiss zwischen den beiden Arten von Fehlern unterstreicht, wie wichtig es ist, die Auswirkungen und den praktischen Wert der Forschungsergebnisse sorgfältig abzuwägen, wenn man sich für das richtige Alpha-Niveau entscheidet. Um das richtige Gleichgewicht zu finden, ist ein gründlicher und ausgefeilter Ansatz für statistische Schlussfolgerungen erforderlich.

Verringerung von Typ-1-Fehlern

Die Verringerung der Fehlerquote vom Typ I ist von größter Bedeutung. In den meisten Forschungsarbeiten wird die Fehlerquote nicht kontrolliert. Das Risiko von Fehlern des Typs I steigt weiter an, ohne dass die Forscher dies bemerken. Sie können dies ganz leicht erkennen und sogar selbst mit einer Rückwärtsrechnung korrigieren. Lesen Sie in diesem Beitrag, wie Sie Fehler des Typs 1 erkennen und kontrollieren können.

Bower, D. (2019), Medical Statistics from Scratch: Eine Einführung für Gesundheitsfachleute (4. Auflage), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Verständnis von Fehlern vom Typ I und Typ II, statistischer Aussagekraft und Stichprobenumfang. Acta paediatrica (Oslo, Norwegen : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384