第一類錯誤是在假設檢驗過程中出現的一種錯誤,當一個無效假設被拒絕時,即使它是準確的,不應該被拒絕。
在假設檢驗中,一個無效的假設是在檢驗開始之前建立的。在某些情況下,零假設假設假設被測試的專案和被測試物件受到的**之間沒有因果關係,從而觸發測試結果。
然而,錯誤可能會發生,在這種情況下,無效假設被拒絕,這意味著它確定了測試變數之間存在因果關係,而實際上,這是一個假陽性。這些假陽性稱為I型錯誤。
假設檢驗是利用樣本資料檢驗猜想的過程。檢驗的目的是提供證據,證明所檢驗的資料支援猜想或假設。無效假設是指假設中所考慮的兩個資料集、變數或總體之間不存在統計顯著性或影響。通常情況下,研究人員會試圖推翻無效假設。
例如,假設一個零假設表明,一個投資策略的表現並不比一個市場指數好,比如標準普爾500指數。研究人員會採集資料樣本,測試該投資策略的歷史表現,以確定該策略的表現是否高於標普500指數。如果測試結果顯示策略的執行率高於指數,則無效假設將被拒絕。
這種情況表示為“n=0”。如果在進行測試時,結果似乎表明應用於受試者的**會引起反應,則說明**不會影響受試者的無效假設將被拒絕。
理想情況下,如果一個無效的假設被髮現是真的,它永遠不應該被拒絕,如果它被髮現是假的,它應該總是被拒絕。但是,有時會出現錯誤。
有時候,拒絕測試物件、**和結果之間沒有關係的無效假設可能是不正確的。如果**物以外的東西導致測試結果,它可能會導致“假陽性”結果,即**物似乎作用於受試者,但結果是偶然造成的。這種“假陽性”,導致對無效假設的錯誤拒絕,被稱為I型錯誤。I類錯誤拒絕了本不該拒絕的想法。
例如,讓我們看看一個被告的犯罪痕跡。無效的假設是這個人是無辜的,而另一個是有罪的。在本案中,第一類錯誤意味著,儘管此人實際上是無辜的,但他並沒有被判無罪,而是被送進監獄。
在醫學測試中,一個I型錯誤會導致一種疾病的治療有降低疾病嚴重程度的效果,而事實上,它沒有。當一種新藥被測試時,無效的假設是該藥不會影響疾病的進展。假設一個實驗室正在研究一種抗癌新藥。他們的無效假設可能是這種藥物不影響癌細胞的生長速度。
將藥物應用於癌細胞後,癌細胞停止生長。這將導致研究人員拒絕他們的無效假設,即藥物不會有任何效果。如果藥物導致生長停止,那麼拒絕空白的結論在這種情況下是正確的。然而,如果在試驗過程中有其他原因導致生長停止而不是給藥,這將是對無效假設不正確拒絕的一個例子,即i型錯誤。
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