Durante la comprensione dell’ipotesi, due errori possono essere abbastanza confusi. Questi due errori sono il falso negativo e il falso positivo. Potete anche riferirvi all’errore falso negativo come errore di tipo II e al falso positivo come errore di tipo I. Mentre state imparando, potreste pensare che questi errori non hanno alcuna utilità e che vi faranno solo perdere tempo nell’apprendimento dei concetti.
Tuttavia, considerare i vantaggi della vita reale di questi errori cambierà il vostro modo di pensare. Troverete questi errori interessanti ed eccitanti.
In molti casi, gli scienziati dei dati, mentre raccolgono i dati, commettono errori o interpretano male le situazioni. Quando non avete dati accurati, le vostre scoperte non saranno vere. Un singolo errore può rendere falsi i vostri veri risultati. Pertanto, è fondamentale capire come una precisa interpretazione dei dati possa portare accuratezza alla vostra ricerca.
Oggi parleremo di falsi negativi e falsi positivi e di come influenzano il vostro risultato. Potete riferirvi al vostro risultato come falso positivo quando considerate i risultati falsi come veri. In altre parole, è un falso allarme.
Il termine tecnico per questa falsa determinazione è l’errore di tipo I. L’errore di tipo II si riferisce alla condizione in cui il vostro risultato è vero, ma lo considerate falso. In altre parole, un risultato falso negativo è la mancanza di alcuni dati importanti, o il modello non poteva riconoscere i dati. Di seguito, capiremo entrambi i termini in dettaglio:
Falso positivo
Un falso positivo di un’ipotesi indica che si riceve un risultato positivo dopo aver condotto un test, ma in realtà il risultato dovrebbe essere negativo. Oltre a un falso positivo o un falso allarme, ci si può riferire a questa condizione anche come un errore falso positivo. Questa condizione è comune nel settore sanitario. Inoltre, si può usare questo termine per il processo di test in altre industrie, come il test del software.
Ecco alcuni esempi per il vostro riferimento:
- Ricevi un risultato positivo da un test di gravidanza, ma non sei incinta.
- Risulti positiva alla sindrome di Down dopo un test prenatale, ma in realtà non hai il disturbo.
- Non avete alcun cancro, ma i vostri test suggeriscono che siete affetti da questa condizione.
- Il software malware a volte considera un software innocuo come una minaccia.
Ricevere un risultato falso positivo per i test medici può essere fastidioso. Pertanto, i ricercatori stanno costantemente contribuendo a ridurre gli errori falsi positivi. Ecco perché stanno implementando nuovi metodi per identificare la ragione dell’errore e modi per creare un processo di test più sensibile.
Il falso negativo, invece, è il concetto opposto. In questa condizione, si riceve un risultato negativo quando il risultato dovrebbe essere positivo. Per esempio, se sei incinta ma il tuo test di gravidanza mostra risultati negativi.
Falso negativo
Un risultato del test falso negativo suggerisce che la condizione come il disturbo non esiste, ma in realtà esiste. Per esempio, se una donna incinta ha fatto il test di gravidanza e il risultato indica che non è incinta. Un falso negativo può causare molta confusione. Quando si considera negativa su un test di gravidanza, non sarà in grado di occuparsene. Questo può portare a vari problemi di salute.
Si può anche capire il concetto di falso negativo considerando l’attuale situazione pandemica. Per esempio, una persona che mostrava i sintomi della COVID ha fatto un test, e i suoi risultati erano negativi, nonostante fossero positivi. A causa di questo falso risultato del test, non si isolerà e non diffonderà il virus ad altri. Pertanto, è essenziale fare più test e confrontare i risultati. In parole semplici, un errore di tipo II o falso negativo è il risultato di un test incompleto. Non è accurato perché alcuni fattori che influenzano i risultati sono assenti.
Conclusione
Per concludere, possiamo dire che un risultato falso negativo si verifica quando non sei affetto da una malattia o condizione. Ma il risultato del tuo test ti mostra positivamente. Questo accade quando il metodo di raccolta dei dati non è accurato.
Poiché il test non ha considerato tutti i fattori che influenzano il risultato, il risultato sarà falso. I falsi negativi possono influenzare molti test medici. Per esempio, può influenzare un test di gravidanza, i test di Lyme o tubercolosi, il test Covid-19 e i test per la droga.
Per portare accuratezza al sistema di test, molti scienziati dei dati stanno lavorando su un algoritmo che può evidenziare gli errori nel test. Dovranno prima identificare il vero motivo per cui il sistema si comporta in modo impreciso. Una volta fatto, potranno trovare una soluzione e rendere il processo di test più efficiente.
Entrambi questi errori di test, errori di tipo I ed errori di tipo II, sono gravi. Un falso positivo o errore di tipo I si verifica rifiutando la vera ipotesi nulla. Tuttavia, un falso negativo o errore di tipo II si verifica accettando l’ipotesi nulla come falsa. Secondo molti scienziati dei dati, un falso positivo è una condizione critica. Tuttavia, noi crediamo che entrambi gli errori e fastidiosi e devono essere s
