Как бы ни старались специалисты, дневники и газеты, измерения, конечно же, не являются надежной наукой. Инсайты – это круг вероятности, и мы никогда не сможем наверняка узнать, верны ли наши измеримые решения. В какой бы точке ни была уязвимость, существует вероятность совершения промаха. В инсайтах есть два типа измеримых конечных просчетов, которые можно представить себе, когда вы пробуете теории: Тип I и тип II.
Ошибка типа I случается, когда вы неаккуратно отвергаете подлинную недействительную спекуляцию. На случай, если вы ошиблись благодаря этому определению, не делайте акцент на коротком методе, чтобы вспомнить, что, черт возьми, подразумевает, что ошибка типа I является “ложным конструктивом”. Скажите, что вы провели расследование, противопоставив уровни удовлетворенности людей, которых держали молодой собачонкой, и щенком, на которого можно было только взглянуть. Ваша недействительная теория заключается в том, что на самом деле нет никакого примечательного различия в уровнях удовлетворенности между теми, кого держали, и теми, кто смотрел на маленькую собаку.
Тем не менее, предположим, что не было подлинного контраста в блаженстве между собраниями – или, другими словами, индивидуумы в действительности так же радуются, когда держат маленькую собаку или смотрят на нее. На случай, если бы ваш измеримый тест был примечателен, вы бы тогда посвятили Сорт я ошибся, так как недействительные спекуляции на самом деле очевидны. Таким образом, вы нашли примечательный результат только из-за возможности.
Оборотной стороной этого вопроса является представление Sort II ошибка: пренебрежение игнорировать фальшивые недействительные спекуляции. Это было бы “ложным отрицательным результатом”. Используя нашу модель маленькой собаки, предположим, что вы обнаружили, что не было фактически критического различия между вашими собраниями, как бы на самом деле, люди, которые держат щенков гораздо более радостны. Для этой ситуации, вы неаккуратно пренебрегли недействительной спекуляции, так как вы сказали, что не было различия, когда один действительно существует.
Шансы на то, чтобы представить эти два вида промахов, напротив, соответствуют друг другу – то есть, уменьшение количества ошибок I сорта расширяет количество ошибок II сорта, и наоборот. Опасность ошибки Сорта I говорит о вашем альфа-уровне (p-оценка, под которой вы отбрасываете недействительные спекуляции). Общепризнанный α = .05 подразумевает, что вы ошибочно отвергаете недействительную теорию примерно в 5% случаев. Чтобы уменьшить вашу возможность допустить ошибку Сорта I, по существу, сделайте ваше альфа (p) уважение все более и более строгим. Скорее всего, ошибки Сорта II будут выявлены с помощью измеримых возможностей Вашего экзамена. Чтобы уменьшить вероятность ошибки Sort II, увеличьте возможности экзаменов, увеличив размер примера или снизив уровень альфа-тестирования!
В зависимости от Вашей сферы деятельности и Вашего конкретного экзамена, один вид просчета может оказаться дороже другого. Предположим, что вы провели расследование, чтобы выяснить, может ли подчиненное растение удержать пропуски от конкретных злокачественных образований. На случай, если вы ошибочно предположили, что оно не сможет противостоять пропуску, связанному со злокачественными новообразованиями, когда это действительно возможно (ошибка II типа), вы, возможно, можете стоить людям их жизни! Если вы видели, что уровень радости у людей был выше, когда их держали, а не смотрели на молодую собаку, то, скорее всего, ошибка не будет столь существенной.
You may also like
Ложное отрицание
При понимании гипотезы две ошибки могут сбить с толку. Эти две ошибки – ложноотрицательная и ложноположительная. Ложноотрицательную ошибку можно также назвать ошибкой второго типа, а ложноположительную – ошибкой первого типа. В процессе обучения вы можете подумать, что эти ошибки не имеют никакого смысла и только зря потратите время на изучение концепций. Однако, рассмотрев преимущества этих […]
Обзор сюжета коробки
График ящиков или ящиков, а также график вискеров помогут вам отобразить распределение базы данных в виде сводки из пяти чисел. Первый квартиль Q1 будет минимальным, третий квартиль Q3 – медианным, пятый квартиль Q5 – максимальным. Вы можете узнать пропуски и их значения, используя график ящиков. Вы также можете понять, симметричны ли Ваши данные, плотно ли […]
Байесские сети
Создание вероятностной модели может быть сложным делом, но окажется полезным в процессе обучения на станке. Для создания такой графической модели необходимо найти вероятностные связи между переменными. Предположим, вы создаете графическое представление переменных. Нужно представить переменные как узлы, а условную независимость – как отсутствие ребер. Графические модели, такие как байесовские статистические модели, становятся все более популярными […]
