Apakah ada cara untuk mengingat definisi Kesalahan Tipe I dan Tipe II?

Saya bukan ahli statistik dalam bidang pendidikan, saya seorang insinyur perangkat lunak. Namun statistik banyak muncul. Bahkan, pertanyaan-pertanyaan khusus tentang kesalahan Tipe I dan Tipe II banyak muncul dalam proses belajar saya untuk ujian Associate Pengembangan Perangkat Lunak Bersertifikat (matematika dan statistik adalah 10% dari ujian). Saya mengalami masalah selalu menghasilkan definisi yang tepat untuk kesalahan Tipe I dan Tipe II - walaupun saya menghafalnya sekarang (dan dapat mengingatnya sebagian besar waktu), saya benar-benar tidak ingin membeku pada ujian ini mencoba mengingat apa perbedaannya.

Saya tahu bahwa Kesalahan Tipe I adalah positif palsu, atau ketika Anda menolak hipotesis nol dan itu benar dan kesalahan Tipe II adalah negatif palsu, atau ketika Anda menerima hipotesis nol dan itu sebenarnya salah.

Apakah ada cara mudah untuk mengingat apa perbedaannya, seperti mnemonik? Bagaimana cara ahli statistik profesional melakukannya - apakah itu hanya sesuatu yang mereka tahu dari menggunakan atau mendiskusikannya sering?

(Catatan: Pertanyaan ini mungkin dapat menggunakan beberapa tag yang lebih baik. Salah satu yang ingin saya buat adalah "terminologi", tetapi saya tidak memiliki reputasi yang cukup untuk melakukannya. Jika seseorang dapat menambahkannya, itu akan bagus. Terima kasih.)

Karena tipe dua berarti "False negative" atau semacam "false false", saya mengingatnya sebagai jumlah kesalahan.

• Tipe I: "Saya salah mengira hipotesis alternatif itu benar" (satu salah)
• Tipe II: "Saya salah mengira hipotesis alternatif salah " (dua kesalahan)

Ketika bocah itu menangis serigala ...

Kesalahan pertama yang dilakukan penduduk desa (ketika mereka percaya padanya) adalah kesalahan tipe 1.
Kesalahan kedua yang dilakukan penduduk desa (ketika mereka tidak percaya padanya) adalah kesalahan tipe 2.

Teriakan anak itu adalah hipotesis alternatif karena hipotesis nol bukanlah serigala;)

Saya tidak meminta maaf karena memposting gambar konyol seperti itu, karena itulah mengapa mudah diingat. Hipotesis nol: Pasien tidak hamil.

Sumber gambar: Ellis, PD (2010), “FAQ Ukuran Efek,” situs web http://www.effectsizefaq.com , diakses pada 12/18/2014.

Inilah cara praktis yang kebetulan memiliki kebenaran di dalamnya.

Ilmuwan muda melakukan Tipe-I karena mereka ingin menemukan efek dan melompat pistol sementara ilmuwan lama melakukan Tipe-II karena mereka menolak untuk mengubah keyakinan mereka.

(seseorang berkomentar dalam versi yang lebih lucu dari itu :))

Saya sedang berbicara dengan seorang teman saya tentang ini dan dia menendang saya tautan ke artikel Wikipedia tentang kesalahan tipe I dan tipe II , di mana mereka tampaknya sekarang memberikan mnemonik (agak tidak membantu, menurut saya). Namun, saya ingin menambahkannya di sini hanya untuk penyelesaian. Meskipun saya pikir itu tidak membantu saya, itu mungkin membantu orang lain:

Bagi mereka yang mengalami kesulitan mengidentifikasi dua jenis kesalahan, mnemonic berikut didasarkan pada fakta bahwa (a) "kesalahan" salah, dan (b) huruf awal "Positif" dan "Negatif" ditulis dengan jumlah garis vertikal:

• Kesalahan Tipe I adalah POSITIF palsu; dan P memiliki garis vertikal tunggal.
• Kesalahan Tipe II adalah NEGATIF ​​palsu; dan N memiliki dua garis vertikal.

Dengan ini, Anda harus ingat bahwa false positive berarti menolak hipotesis nol yang benar dan negatif palsu gagal untuk menolak hipotesis nol palsu.

Ini sama sekali bukan jawaban terbaik di sini, tetapi saya ingin membuangnya di sana jika seseorang menemukan pertanyaan ini dan ini dapat membantu mereka.

Anda bisa menolak gagasan itu sepenuhnya.

Beberapa penulis (Andrew Gelman adalah satu) bergeser untuk membahas kesalahan Tipe S (tanda) dan Tipe M (besarnya). Anda dapat menyimpulkan arah efek yang salah (misalnya, Anda yakin kelompok perlakuan melakukan lebih baik tetapi sebenarnya lebih buruk) atau besarnya salah (misalnya, Anda menemukan efek masif di mana hanya ada sedikit, atau pada dasarnya tidak ada efek, atau sebaliknya) .

Lihat lebih banyak di blog Gelman .

Saya akan mencoba untuk tidak berlebihan dengan tanggapan lain (meskipun sepertinya sedikit yang sudah disarankan JM), tapi saya biasanya suka menunjukkan dua gambar berikut:

Saya menggunakan pendekatan "peradilan" untuk mengingat perbedaan antara tipe I dan tipe II: hakim yang melakukan kesalahan tipe I mengirim orang yang tidak bersalah ke penjara, sementara hakim yang melakukan kesalahan tipe II memungkinkan orang yang bersalah berjalan bebas.

Berdasarkan prinsip Occam's razor , kesalahan Tipe I (menolak hipotesis nol ketika itu benar) adalah "bisa dibilang" lebih buruk daripada kesalahan Tipe II (tidak menolak hipotesis nol ketika itu salah).

Jika Anda percaya argumen seperti itu:

• Kesalahan tipe I menjadi perhatian utama
• Kesalahan tipe II menjadi perhatian sekunder

Catatan: Saya tidak mendukung penilaian nilai ini, tetapi itu membantu saya mengingat Tipe I dari Tipe II.

Berikut adalah satu penjelasan yang mungkin membantu Anda mengingat perbedaannya.

TYPE I ERROR: Alarm tanpa api. TYPE II ERROR: Api tanpa alarm.

Setiap koki tahu bagaimana menghindari Kesalahan Tipe I - cukup keluarkan baterai. Sayangnya, ini meningkatkan insiden kesalahan Tipe II. :)

Mengurangi kemungkinan kesalahan Tipe II berarti membuat alarm sangat sensitif, yang pada gilirannya akan meningkatkan peluang kesalahan Tipe I.

Sumber: Panduan Kartun untuk Statistik

Hore, sebuah pertanyaan yang cukup teknis sehingga saya bisa menjawabnya!

"Tipe satu adalah penipu" [berima] - yaitu membodohi Anda dengan berpikir bahwa ada perbedaan ketika tidak ada. Selalu bekerja untukku.

Dulu saya memikirkannya dalam hal gambar biasa dari dua distribusi normal (atau kurva lonceng). Ke kiri ke kanan, distribusi 1 adalah Null, dan distribusi 2 adalah Alternatif. Tipe I (secara keliru) menolak yang pertama (Null) dan Tipe II "menolak" yang kedua (Alternatif).

(Sekarang Anda hanya perlu ingat bahwa Anda tidak benar-benar menolak alternatif, tetapi salah menerima (atau gagal menolak) Null - yaitu menyatakan kembali segala sesuatu dalam bentuk Null. Hei, itu berhasil untuk saya!)

(jawaban sedikit lelucon yang saya temukan beberapa menit yang lalu)

1. Orang kelas satu berpikir dia selalu benar.
2. Orang kelas dua berpikir dia selalu salah.

1. Orang kelas satu hanya bisa membuat kesalahan tipe I (karena kadang-kadang dia salah).
2. Orang kelas dua hanya bisa membuat kesalahan tipe II (karena kadang-kadang dia benar).

Teman saya datang dengan ini dan saya pikir itu agak cemerlang. Dia mengatakan bahwa selama dua presiden terakhir Partai Republik telah melakukan kedua kesalahan: Presiden ONE adalah Bush yang melakukan kesalahan tipe ONE dengan mengatakan ada senjata pemusnah massal di Irak padahal sebenarnya ..... Di bawah presiden DUA, Obama, (beberapa ) Republik melakukan kesalahan DUA jenis berpendapat bahwa perubahan iklim adalah mitos padahal sebenarnya ....

Apa pun pandangan Anda tentang politik atau perubahan iklim, ini adalah cara yang mudah diingat !!

Saya terkejut bahwa tidak ada yang menyarankan mnemonik 'seni / baf'. Pada dasarnya ingat bahwa adalah probabilitas kesalahan tipe I dan adalah probabilitas kesalahan tipe II (ini mudah diingat karena adalah huruf pertama dalam alfabet Yunani, demikian juga dengan kesalahan 1, adalah huruf ke-2 dan sesuai dengan kesalahan ke-2). Sekarang ingat kata "seni" atau " rt" mengatakan bahwa adalah probabilitas untuk Menolak hipotesis nol Benar dan kata psuedo "baf" atau " af" mengatakan bahwa adalah probabilitas Menerima Palsu. hipotesis nol.β α β α α β $\alpha$$\beta$$\alpha$$\beta$$\alpha$$\alpha$$\beta$$\beta$

Bagian "seni" cukup dapat diterima, bagian "baf" menderita karena fakta bahwa 1). itu bukan kata yang nyata, dan 2). kami tidak seharusnya menerima nol, hanya gagal untuk menolaknya. Tetapi jika Anda dapat mengingat "art / baf" dan ide Tolak Benar adalah R dan T dalam seni dan a / menautkannya ke kesalahan tipe I, maka itu adalah mnemonik yang cukup bagus.$\alpha$

RAAR 'seperti singa' = bagian pertama adalah * R * mengeluarkan ketika kita harus * A * ccept (kesalahan tipe I) bagian kedua adalah * A * ccept ketika kita harus * R * mengeluarkan (kesalahan tipe II)

Ini adalah cara termudah untuk mengingatnya untuk saya :)

Semoga berhasil!

Tipe 1 = Tolak: ini adalah ekspresi SATU kata Tipe 2 = Jangan: ini adalah ekspresi DUA kata

Saya mengingatnya dengan berpikir: Apa hal pertama yang saya lakukan ketika saya melakukan uji signifikansi nol-hipotesis? Saya menetapkan kriteria untuk probabilitas bahwa saya akan membuat penolakan palsu. Jadi, tipe 1 adalah kriteria ini dan tipe 2 adalah probabilitas lain yang menarik: probabilitas bahwa saya akan gagal untuk menolak nol ketika nol adalah salah. Jadi, 1 = probabilitas pertama yang saya tetapkan, 2 = yang lain.

Inilah cara saya melakukannya: Tipe I adalah kesalahan Optimis. Tipe II adalah kesalahan pesimis.

O, P: 1, 2. Mereka abjad.

Hafalkan "Ini Tipe I bukan II di mana nol itu benar" karena itu berima dan mencari sisanya saat Anda melihat masalah

Karena Anda membuat kesalahan Tipe I - nol benar tetapi Anda mengatakan itu tidak (menolaknya) - Palsu positif Lalu Tipe II adalah tempat nol tidak Benar tetapi Anda mengatakan itu (Gagal menolaknya) - Salah Negatif

Juga, akan membantu untuk menyatakan apa yang Null dan Hipotesis Alternatif Anda SEBELUM melakukan hal lain

Ini adalah bagaimana saya mengingat perbedaan antara kesalahan Tipe I dan Tipe II

Tipe I adalah POSITIF palsu

Tipe II adalah NEGATIF ​​palsu

Tipe I sangat POSITIF sehingga melompat keluar dari tempat tidur terlebih dahulu, berlari ke bawah dan menemukan sarapan yang signifikan, sedangkan Tipe II begitu NEGATIF ​​dan tetap di tempat tidur sepanjang hari sehingga ketika akhirnya merangkak keluar semua makanan hilang. Itu tidak akan pernah menemukan apa pun!

Kesalahan Tipe Satu Tolak hipotesis nol ketika itu benar

TOERNHWIIT

Tiny Terlalu bersemangat Rakun Tidak Pernah Menyembunyikan Ketika Itu Minum

Tipe Dua Kesalahan Terima hipotesis nol ketika itu salah

TTEANHWIIF

Dua Belas Tan Elvis's Nine Hams With Intelligent Irish Farmers

Untuk seorang insinyur perangkat lunak: Bagaimana mengaitkan kesalahan Tipe I (pertama dari keduanya) dengan istilah "S" erial "N" - Anda menemukan sesuatu yang "signifikan" tetapi sebenarnya "tidak". Kesalahan tipe II adalah kebalikannya begitu Anda tahu apa itu kesalahan Tipe I.

Terkadang membaca karya ilmiah yang sangat tua membantu saya memahami beberapa ide di balik statistik.

... mereka mengidentifikasi "dua sumber kesalahan", yaitu:

(a) kesalahan menolak hipotesis yang seharusnya diterima, dan

(B) kesalahan menerima hipotesis yang seharusnya ditolak.

(wiki)

Sumber asli: Neyman, J .; Pearson, ES (1967) [1928]. "Tentang Penggunaan dan Interpretasi Kriteria Uji Tertentu untuk Tujuan Inferensi Statistik, Bagian I". Makalah Statistik Bersama. Cambridge University Press. hlm. 1–66. http://biomet.oxfordjournals.org/content/20A/1-2/175.full.pdf+html

Saya pikir tabel biasa membingungkan karena menggabungkan kata kerja negasi. Saya menemukan "tabel vonis" berikut ini lebih mudah diingat generalisasi:

                              H0 (fair)
                     True                False
          Positive   False positive      True positive
Decision             Type I error
(Gilty)
          Negative   True negative       False negative
                                         Type II error

Perhatikan bahwa:

1. keputusan (positif / negatif) cocok dengan nama vonis
2. vonis dengan "false" adalah kesalahan

RouTiNe FoR FuN Kesalahan tipe I adalah RTN: Tolak Kesalahan Null Tipe II adalah FRFN: Gagal Menolak Null Salah (hipotesis)

Mnemonik saya untuk kesalahan Tipe II adalah:

DUA : T nya W sebagai O pposing [kesempatan kami untuk dipublikasikan / pendanaan / terkenal], yaitu, hipotesis eksperimental ditolak (meskipun dalam kesalahan).

Atau

DUA : dalam T -nya W sebagai O ut-dan-out kegagalan (tapi itu kesalahan sehingga tidak).

Tipe I adalah yang tersisa (mis. False positive).

Setelah membaca semua ini saya datang dengan saya sendiri untuk mengingat tentang tipe I (membuat yang sebaliknya berlaku untuk tipe II.)

[A] lpha adalah yang pertama dan merupakan kesalahan ketika Anda [A] menerima lternat [A]. AAA.

RAT! RAF

RAT menunjukkan kesalahan tipe I dan! RAF adalah tipe II.

Kesalahan tipe I - RAT

R mendepak H ₀ ketika itu A ctually T rue

Tipe II - ! RAF

  !   R mendepak H ₀ ketika itu A ctually F alse ≡

bukan R ejecting H ₀ ketika itu A ctually F alse

! menunjukkan bukan operator jadi gantilah! dengan kata "tidak".

NB: H ₀ = Null hipotesis

Ingat:

I  True
II False
or
I  TRue
II FAlse
or
I  TR
II FA
or
I  T         R.
II F         A
or 
Type  I error: True Ho is Rejected.
Type II error: False Ho is Accepted.

Jadi ingatlah

I  True
II False