Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and
Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

Beim Verständnis der Hypothese können zwei Fehler ziemlich verwirrend sein. Diese beiden Fehler sind falsch negativ und falsch positiv. Sie können den falsch-negativen Fehler auch als Fehler vom Typ II und den falsch-positiven als Fehler vom Typ I bezeichnen. Während des Lernens denken Sie vielleicht, dass diese Fehler keinen Nutzen haben und nur Ihre Zeit beim Lernen der Konzepte verschwenden.

Wenn Sie sich jedoch die Vorteile dieser Fehler im wirklichen Leben vor Augen führen, werden Sie anders über sie denken. Sie werden diese Fehler interessant und spannend finden.

In vielen Fällen machen Datenwissenschaftler beim Sammeln der Daten Fehler oder interpretieren Situationen falsch. Wenn Sie nicht über genaue Daten verfügen, werden Ihre Ergebnisse nicht stimmen. Ein einziger Fehler kann die wahren Ergebnisse verfälschen. Daher ist es wichtig zu verstehen, wie eine präzise Interpretation von Daten die Genauigkeit Ihrer Forschung erhöhen kann.

Heute werden wir uns mit falsch-negativen und falsch-positiven Ergebnissen befassen und wie sich diese auf Ihr Ergebnis auswirken. Sie können Ihr Ergebnis als falsch positiv bezeichnen, wenn Sie die falschen Ergebnisse als wahr ansehen. Mit anderen Worten, es handelt sich um einen Fehlalarm.

Der Fachausdruck für diese falsche Bestimmung ist Fehler vom Typ I. Der Fehler vom Typ II bezieht sich auf den Fall, dass Ihr Ergebnis zwar richtig ist, Sie es aber für falsch halten. Mit anderen Worten: Bei einem falsch negativen Ergebnis fehlen wichtige Daten, oder das Modell konnte die Daten nicht erkennen. Im Folgenden werden wir beide Begriffe im Detail verstehen:

Falsch positiv

Ein falsch positiver Zustand einer Hypothese bedeutet, dass Sie nach der Durchführung eines Tests ein positives Ergebnis erhalten, obwohl das Ergebnis eigentlich negativ sein müsste. Anders als ein falsches positives Ergebnis oder ein falscher Alarm, kann man diesen Zustand auch als falsch-positiven Fehler bezeichnen. Dieser Zustand ist in der Gesundheitsbranche weit verbreitet. Sie können diesen Begriff auch für den Testprozess in anderen Branchen verwenden, z. B. beim Softwaretest.

Hier sind einige Beispiele zu Ihrer Information:

  • Sie erhalten ein positives Ergebnis bei einem Schwangerschaftstest, sind aber nicht schwanger.
  • Sie werden bei einem pränatalen Test positiv auf das Down-Syndrom getestet, aber in Wirklichkeit haben Sie diese Krankheit nicht.
  • Sie haben keinen Krebs, aber Ihre Tests lassen vermuten, dass Sie an der Krankheit leiden.
  • Malware-Software betrachtet manchmal harmlose Software als Bedrohung.

Ein falsch-positives Ergebnis bei medizinischen Tests zu erhalten, kann sehr lästig sein. Deshalb arbeiten die Forscher ständig daran, falsch-positive Fehler zu reduzieren. Deshalb setzen sie neue Methoden ein, um den Grund für den Fehler zu ermitteln und ein sensibleres Testverfahren zu schaffen.

Falsch-negativ hingegen ist das gegenteilige Konzept. In diesem Fall erhalten Sie ein negatives Ergebnis, obwohl das Ergebnis positiv sein sollte. Zum Beispiel, wenn Sie schwanger sind, Ihr Schwangerschaftstest aber ein negatives Ergebnis anzeigt.

Falsch-negativ

Ein falsch-negatives Testergebnis suggeriert, dass die Krankheit nicht vorliegt, obwohl sie tatsächlich vorliegt. Zum Beispiel, wenn eine schwangere Frau den Schwangerschaftstest gemacht hat und das Ergebnis anzeigt, dass sie nicht schwanger ist. Ein falsches negatives Ergebnis kann viel Verwirrung stiften. Wenn sie sich bei einem Schwangerschaftstest für negativ hält, wird sie nicht in der Lage sein, sich um die Schwangerschaft zu kümmern. Dies kann zu verschiedenen gesundheitlichen Problemen führen.

Sie können das Konzept der falsch-negativen Ergebnisse auch verstehen, wenn Sie die aktuelle Pandemie-Situation betrachten. So hat beispielsweise eine Person mit COVID-Symptomen einen Test gemacht, dessen Ergebnis negativ war, obwohl es positiv war. Aufgrund dieses falschen Testergebnisses wird sie sich nicht isolieren und das Virus auf andere übertragen. Deshalb ist es wichtig, mehrere Tests zu machen und die Ergebnisse zu vergleichen. Einfach ausgedrückt, ist ein Fehler vom Typ II oder ein falsch-negatives Ergebnis das Resultat eines unvollständigen Tests. Er ist ungenau, da einige Faktoren, die das Ergebnis beeinflussen, nicht vorhanden sind.

Schlussfolgerung

Abschließend lässt sich sagen, dass ein falsch-negatives Ergebnis vorliegt, wenn Sie nicht an einer Krankheit oder einem Zustand leiden. Ihr Testergebnis zeigt jedoch ein positives Ergebnis an. Dies geschieht, wenn die Methode der Datenerfassung nicht genau ist.

Da bei dem Test nicht alle Faktoren berücksichtigt wurden, die das Ergebnis beeinflussen, wird das Ergebnis falsch sein. Falsch-negative Ergebnisse können sich auf viele medizinische Tests auswirken. Dies kann beispielsweise bei Schwangerschaftstests, Borreliose- oder Tuberkulosetests, Covid-19-Tests und Drogentests der Fall sein.
Um die Genauigkeit des Testsystems zu erhöhen, arbeiten viele Datenwissenschaftler an einem Algorithmus, der Fehler im Test aufzeigen kann. Zunächst müssen sie den eigentlichen Grund für das ungenaue Verhalten des Systems ermitteln. Erst dann können sie eine Lösung finden und den Testprozess effizienter gestalten.

Beide Testfehler, Fehler vom Typ I und Fehler vom Typ II, sind schwerwiegend. Ein falsch positiver Fehler oder Fehler vom Typ I entsteht, wenn die wahre Nullhypothese abgelehnt wird. Ein falsch negativer Fehler oder Fehler des Typs II tritt jedoch auf, wenn die Nullhypothese als falsch angenommen wird. Nach Ansicht vieler Datenwissenschaftler ist ein falsches Positiv ein kritischer Zustand. Wir sind jedoch der Meinung, dass beide Fehler lästig sind und behoben werden müssen.