Apa perbedaan antara kesalahan Tipe 1 dan kesalahan Tipe 2?
Kesalahan tipe I (positif palsu) terjadi jika penyidik menolak hipotesis nol yang sebenarnya benar dalam populasi; kesalahan tipe II (negatif palsu) terjadi jika penyidik gagal menolak hipotesis nol yang sebenarnya salah dalam populasi.
Apa yang dimaksud dengan kesalahan Tipe I dan kesalahan Tipe II kapan kesalahan Tipe I dilakukan Bagaimana Anda menghindari melakukan kesalahan Tipe I?
Jika uji statistik Anda signifikan, Anda akan melakukan kesalahan Tipe I, karena hipotesis nol sebenarnya benar. Untuk mengurangi kemungkinan Anda melakukan kesalahan Tipe I, cukup buat nilai alfa (p) Anda lebih ketat. Kemungkinan melakukan kesalahan Tipe II terkait dengan kekuatan statistik analisis Anda.
Mengapa kesalahan Tipe 1 dan Tipe 2 penting?
Secara khusus, mereka dapat membuat kesalahan Tipe I atau Tipe II. Saat Anda menganalisis data Anda sendiri dan menguji hipotesis, memahami perbedaan antara kesalahan Tipe I dan Tipe II sangat penting, karena ada risiko membuat setiap jenis kesalahan dalam setiap analisis, dan jumlah risiko ada dalam kendali Anda.
Bagaimana ukuran sampel memengaruhi kesalahan Tipe 2?
Meningkatkan ukuran sampel membuat uji hipotesis lebih sensitif – lebih mungkin untuk menolak hipotesis nol padahal sebenarnya salah. Dengan demikian, itu meningkatkan kekuatan tes. Dan kemungkinan membuat kesalahan Tipe II semakin kecil, bukan semakin besar, seiring bertambahnya ukuran sampel.
Berapa probabilitas melakukan kesalahan Tipe 1?
Kesalahan tipe 1 memiliki probabilitas “α” berkorelasi dengan tingkat kepercayaan yang Anda tetapkan. Tes dengan tingkat kepercayaan 95% berarti ada kemungkinan 5% untuk mendapatkan kesalahan tipe 1.
Berapa probabilitas yang terkait dengan tidak membuat kesalahan Tipe II?
Sederhananya, kekuatan adalah probabilitas untuk tidak membuat kesalahan Tipe II, menurut Neil Weiss dalam Introductory Statistics. Secara matematis, daya adalah 1 – beta. Kekuatan uji hipotesis adalah antara 0 dan 1; jika kekuatannya mendekati 1, uji hipotesis sangat baik dalam mendeteksi hipotesis nol palsu.