Dans le test d'hypothèse statistique, une erreur de type I est essentiellement le rejet de l'hypothèse nulle vraie. L'erreur de type I est également appelée erreur de faux positif. En d'autres termes, il infère à tort l'existence d'un phénomène qui n'existe pas.
Notez que l'erreur de type I n'implique pas que nous acceptons à tort l'hypothèse alternative d'une expérience.
La règle de probabilité totale de probabilité La règle de probabilité totale (également connue sous le nom de loi de probabilité totale) est une règle fondamentale dans les statistiques relatives au conditionnel et marginal de commettre l'erreur de type I est mesuré par le niveau de signification (α) d'un test d'hypothèse. Le niveau de signification indique la probabilité de rejeter par erreur la véritable hypothèse nulle. Par exemple, un niveau de signification de 0,05 révèle qu'il existe une probabilité de 5% de rejeter la véritable hypothèse nulle.
Comment éviter une erreur de type I?
Il n'est pas possible d'éliminer complètement la probabilité d'une erreur de type I dans le test d'hypothèse Test d'hypothèse Le test d'hypothèse est une méthode d'inférence statistique. Il est utilisé pour tester si une déclaration concernant un paramètre de population est correcte. Tests d'hypothèses . Cependant, il existe des possibilités de minimiser les risques d'obtention de résultats contenant une erreur de type I.
L'une des approches les plus courantes pour minimiser la probabilité d'obtenir une erreur faussement positive consiste à minimiser le niveau de signification d'un test d'hypothèse. Puisque le niveau de signification est choisi par un chercheur, le niveau peut être modifié. Par exemple, le niveau de signification peut être réduit à 1% (0,01). Cela indique qu'il existe une probabilité de 1% de rejeter à tort l'hypothèse nulle.
Cependant, abaisser le niveau de signification peut conduire à une situation dans laquelle les résultats du test d'hypothèse peuvent ne pas saisir le vrai paramètre ou la vraie différence du test.
Exemple d'erreur de type I
Sam est un analyste financier Que fait un analyste financier Que fait un analyste financier? Rassemblez des données, organisez les informations, analysez les résultats, faites des prévisions et des projections, des recommandations, des modèles Excel, des rapports. Il exécute un test d'hypothèse pour découvrir s'il existe une différence dans les variations de prix moyennes pour les actions à grande et à petite capitalisation.
Dans le test, Sam suppose que l'hypothèse nulle est qu'il n'y a pas de différence dans les variations de prix moyennes entre les actions à grande et à petite capitalisation. Ainsi, son hypothèse alternative stipule que la différence entre les changements de prix moyens existe.
Pour le niveau de signification, Sam choisit 5%. Cela signifie qu'il y a une probabilité de 5% que son test rejette l'hypothèse nulle alors qu'elle est réellement vraie.
Si le test de Sam entraîne une erreur de type I, les résultats du test indiqueront que la différence des variations de prix moyennes entre les actions à grande et à petite capitalisation existe alors qu'il n'y a pas de différence significative entre les groupes.
Ressources supplémentaires
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