Вопрос: Ошибка второго рода в статистическом исследовании является решением

Варианты ответов:
1) истинно положительным
2) ложно положительным
3) ложно отрицательным (верно)
4) истинно отрицательным


Объяснение:

Ошибка второго рода — это ситуация, когда принимается неверное решение о том, что гипотеза ложна, когда на самом деле она верна. Ошибка второго рода является ложно отрицательным результатом статистического тестирования.

В контексте статистического исследования ошибка второго рода может возникнуть при проверке статистических гипотез: H0 (нулевой гипотезы) принимается за верную, хотя на самом деле она является ошибочной. Это может произойти из-за неправильного выбора статистической модели или из-за низкой мощности статистических методов для обнаружения различий между выборками.

Например, если проводится клиническое исследование нового лекарства, то гипотезой Н0 будет утверждение о том, что новое лекарство не отличается по эффективности от уже существующих лекарств. Ошибка второго рода возникает, если в результате исследования не обнаружено различий в эффективности нового лекарства и уже существующих лекарств, но на самом деле новое лекарство является более эффективным.

Для уменьшения вероятности ошибки второго рода нужно выбирать статистические методы с высокой мощностью, учитывать дизайн и размер выборки при планировании статистического исследования, а также проводить повторные проверки гипотез с использованием более точных методов.

Ошибка второго рода это когда исследователь принимает нулевую гипотезу, которая на самом деле неверна. Такое решение может приводить к пропуску значимых результатов или эффектов, которые могут быть обнаружены при повторном анализе данных. Например, если исследователь проводит тест на значимость и не отвергает нулевую гипотезу, то он может сделать вывод о том, что различия между группами не существуют или эффект отсутствует. Однако на самом деле различия могут существовать, но не были обнаружены из-за ошибки второго рода.

Использование статистических методов для проверки гипотез является основой для многих научных исследований. Тем не менее, важно понимать, что любой статистический анализ имеет вероятность ошибок первого или второго рода. Чтобы уменьшить вероятность ошибок нужно выбирать соответствующий размер выборки и уровень значимости, подбирать достаточный объем данных и использовать правильные методы анализа.

Например, при поиске нового лекарства часто используются статистические методы, чтобы проверить его эффективность. Чтобы избежать ошибок, исследователь может использовать большую выборку пациентов, установить строгий уровень значимости и применять наиболее точные методы анализа данных.

В заключение можно отметить, что правильное использование статистических методов имеет огромное значение в многих областях знаний, таких как медицина, экономика, социология и др. Поэтому необходимо придерживаться основных принципов и методологии статистического анализа для получения достоверных результатов и выводов.

Прокрутить вверх