Bij het begrijpen van de hypothese kunnen twee fouten nogal verwarrend zijn. Deze twee fouten zijn vals-negatief en vals-positief. Je kunt vals-negatieve fouten ook type II-fouten noemen en vals-positieve fouten type I-fouten. Terwijl u leert, denkt u misschien dat deze fouten geen nut hebben en alleen maar uw tijd zullen verspillen bij het leren van de concepten.

Maar als u de voordelen van deze fouten in het echt bekijkt, zult u er anders over gaan denken. U zult deze fouten interessant en opwindend vinden.

In veel gevallen maken data wetenschappers, tijdens het verzamelen van de gegevens, fouten of interpreteren ze situaties verkeerd. Wanneer u niet over nauwkeurige gegevens beschikt, zullen uw bevindingen niet waar zijn. Eén enkele fout kan uw echte resultaten onwaar maken. Daarom is het van cruciaal belang te begrijpen hoe een nauwkeurige interpretatie van gegevens uw onderzoek nauwkeurigheid kan brengen.

Vandaag bespreken we vals-negatief en vals-positief en hoe dit uw resultaat beïnvloedt. U kunt uw resultaat vals-positief noemen wanneer u de valse resultaten als waar beschouwt. Met andere woorden, het is een vals alarm.

De technische term voor deze valse vaststelling is de type I-fout. De type II-fout verwijst naar de toestand waarin uw resultaat waar is, maar u het als vals beschouwt. Met andere woorden, een vals-negatieve uitkomst is het ontbreken van enkele belangrijke gegevens, of het model kon de gegevens niet herkennen. Hieronder zullen we beide termen in detail begrijpen:

Vals Positief

Een vals-positieve toestand van een hypothese betekent dat u een positief resultaat krijgt na het uitvoeren van een test, maar dat het resultaat in werkelijkheid negatief zou moeten zijn. Anders dan vals-positief of vals-alarm, kan men deze toestand ook vals-positieve fout noemen. Deze omstandigheid komt vaak voor in de gezondheidszorg. U kunt deze term ook gebruiken voor het testproces in andere bedrijfstakken, zoals het testen van software.

Hier zijn enkele voorbeelden ter referentie:

• U krijgt een positief resultaat van een zwangerschapstest, maar u bent niet zwanger.
• Je test positief voor het syndroom van Down na een prenatale test, maar in werkelijkheid heb je de aandoening niet.
• U hebt geen kanker, maar uw tests suggereren dat u aan de aandoening lijdt.
• Malware software beschouwt soms onschuldige software als een bedreiging.

Een vals-positief resultaat krijgen bij medische tests kan lastig zijn. Daarom werken onderzoekers voortdurend aan het verminderen van vals-positieve fouten. Daarom passen zij nieuwe methoden toe om de oorzaak van de fout te achterhalen en manieren om een gevoeliger testproces te creëren.

Vals-negatief, daarentegen, is het tegenovergestelde concept. In deze situatie krijgt u een negatief resultaat terwijl het resultaat positief zou moeten zijn. Bijvoorbeeld als u zwanger bent maar uw zwangerschapstest geeft een negatief resultaat.

Vals-negatief

Een vals-negatieve testuitslag suggereert dat de aandoening, zoals de stoornis, niet bestaat, maar in werkelijkheid wel. Bijvoorbeeld, als een zwangere vrouw de zwangerschapstest heeft gedaan en het resultaat geeft aan dat ze niet zwanger is. Een vals negatief kan veel verwarring veroorzaken. Wanneer ze zichzelf negatief acht op een zwangerschapstest, zal ze niet in staat zijn om er iets aan te doen. Dit kan leiden tot verschillende gezondheidsproblemen.

U kunt het concept van vals-negatieven ook begrijpen door de huidige pandemische situatie in ogenschouw te nemen. Zo heeft een persoon met COVID-symptomen een test gedaan, en zijn resultaten waren negatief, hoewel ze positief waren. Door dit foutieve testresultaat zal hij zich niet isoleren en het virus onder anderen verspreiden. Daarom is het essentieel om meerdere tests te doen en de resultaten te vergelijken. Eenvoudig gezegd is een type II- of fout-negatieve fout het gevolg van een onvolledige test. Hij is niet nauwkeurig omdat sommige factoren die de resultaten beïnvloeden, ontbreken.

Conclusie

Concluderend kunnen we zeggen dat een fout-negatief resultaat optreedt wanneer u niet lijdt aan een ziekte of aandoening. Maar uw testresultaat toont u positief. Dit gebeurt wanneer de methode van gegevensverzameling niet nauwkeurig is.

Omdat de test geen rekening heeft gehouden met alle factoren die de uitkomst beïnvloeden, zal het resultaat vals zijn. Vals-negatieve uitslagen kunnen van invloed zijn op veel medische tests. Het kan bijvoorbeeld invloed hebben op een zwangerschapstest, Lyme- of tuberculosetests, Covid-19-tests en drugstests.
Om het testsysteem nauwkeuriger te maken, werken veel datawetenschappers aan een algoritme dat fouten in de test aan het licht kan brengen. Zij zullen eerst de werkelijke reden moeten achterhalen waarom het systeem zich onnauwkeurig gedraagt. Zodra ze dat doen, kunnen ze een oplossing vinden en het testproces efficiënter maken.

Beide testfouten, type I-fouten en type II-fouten, zijn ernstig. Een fout-positief of type I-fout ontstaat door het verwerpen van de ware nulhypothese. Een vals-negatieve of type II-fout treedt echter op door de nulhypothese als vals te aanvaarden. Volgens veel gegevenswetenschappers is een fout-positief een kritieke toestand. Wij zijn echter van mening dat beide fouten problematisch zijn en dat zij moeten worden ges