Ошибки первого типа | Статистика

Ошибка первого типа или ошибка первого рода возникает, когда в статье делается вывод о наличии эффекта, а на самом деле его нет. Исследователи отвергают нулевую гипотезу, когда на самом деле она верна.

Выражается в альфа-формате

Альфа-уровень, представленный символом α, устанавливается исследователями для ограничения вероятности ошибок первого типа. Вероятность совершения ошибки первого типа представлена альфа-уровнем. Стандартный уровень альфа равен 0,05, что обозначает 5-процентный риск неверно отвергнуть нулевую гипотезу.

Установив альфа-уровень на уровне 0,05, исследователь может уверенно отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод о наличии значимого эффекта, если p-значение, полученное в результате статистического анализа, окажется ниже этого отсечения. Важно помнить, что альфа-уровень - это фиксированный порог, поэтому исследователи должны быть осторожны и не считать практически значимыми или существенными любые результаты, которые оказываются ниже него.

Обрати внимание, что уровень 0.05 - это скорее эвристика, чем намеренный уровень. При выборе подходящего альфа-уровня важно тщательно оценить условия исследования, потенциальные последствия ошибок и желаемый баланс между предотвращением ошибок первого типа и выявлением реальных эффектов.

Компромисс: Выиграл - проиграл

Так почему бы не использовать альфа-уровень, равный нулю, чтобы не возникало ошибок? Ошибки второго типа (ложноотрицательные результаты) более вероятны, когда ошибки первого типа снижаются за счет использования более низких альфа-уровень, например, ноль или 0,01. Компромисс между этими двумя видами ошибок подчеркивает, насколько важно тщательно взвесить последствия и практическую ценность результатов исследования при выборе правильного альфа-уровня. Чтобы найти правильный баланс, необходим тщательный и сложный подход к статистическим выводам.

Уменьшение количества ошибок первого типа

Снижение частоты ошибок первого типа имеет огромное значение. В большинстве исследовательских работ уровень ошибок не контролируется. Риск ошибок первого типа продолжает расти, о чем не подозревают исследователи. Ты можешь довольно легко это заметить и даже исправить самостоятельно, сделав расчеты "на глазок". О том, как выявлять и контролировать ошибки первого типа, читай в этом посте.

Боуэр, Д. (2019), Медицинская статистика с нуля: An Introduction for Health Professionals (4-е издание), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Понимание ошибок первого и второго типа, статистической мощности и размера выборки. Acta paediatrica (Осло, Норвегия : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384