เมื่อนักวิจัยปฏิเสธสมมติฐานว่างที่เป็นจริงและยอมรับสมมติฐานว่างที่เป็นเท็จจริงๆ ความผิดพลาดประเภทที่ 1 และประเภทที่ 2 จะเกิดขึ้น มีสี่สถานการณ์ที่มีแนวโน้มว่าจะเกิดขึ้นระหว่างการยอมรับหรือการปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะ ในบรรดาสี่สถานการณ์ที่เป็นไปได้ สองสถานการณ์นั้นถูกต้อง อีกสองคนนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและเรียกว่าข้อผิดพลาดในสถิติ
ข้อผิดพลาดประเภท 1 กับข้อผิดพลาดประเภทที่ 2
ความแตกต่างระหว่างข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 และประเภทที่ 2 คือข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 เกิดขึ้นเมื่อนักวิจัยปฏิเสธสมมติฐานว่างเมื่อมันเป็นเรื่องจริง ในทางตรงกันข้าม ข้อผิดพลาดประเภทที่ 2 เกิดขึ้นเมื่อนักวิจัยตัดสินใจผิดในการยอมรับสมมติฐานที่เป็นโมฆะเพราะว่ามันผิดในความเป็นจริง อัตราข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในประเภทที่ 1 นั้นแสดงด้วยอัลฟ่า อัตราข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในประเภทที่ 2 นั้นแสดงด้วยเบต้า
การปฏิเสธความจริงและการยอมรับความจริงเท็จโดยผู้วิจัยเป็นข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 สาเหตุทั่วไปประการหนึ่งที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 คือการวิจัยและขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ไม่เหมาะสม เรียกอีกอย่างว่าข้อผิดพลาดประเภทแรก การยอมรับความจริงเท็จและการปฏิเสธความจริงโดยผู้วิจัยเป็นข้อผิดพลาดประเภทที่ 2 ข้อผิดพลาดนี้มักเกิดขึ้นเมื่อไม่ได้กำหนดขนาดตัวอย่างอย่างเหมาะสม อัตราของข้อผิดพลาดนี้แสดงด้วยเบต้า (อักษรกรีก)
ตารางเปรียบเทียบระหว่างข้อผิดพลาดประเภท 1 และประเภท 2
| พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ | ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 | ข้อผิดพลาดประเภทที่ 2 |
| การตัดสินใจ | มีการปฏิเสธความเป็นจริงโดยผู้วิจัย | มีการยอมรับความจริงจากผู้วิจัย |
| ความเป็นจริง | สถานการณ์เป็นจริงในกรณีนี้เสมอ | สถานการณ์ในกรณีนี้เป็นเท็จ |
| เรียกอีกอย่างว่า | ข้อผิดพลาดประเภทแรก | ข้อผิดพลาดประเภทที่สอง |
| อุบัติเหต | ความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นคืออัลฟ่า | ความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นคือเบต้า |
| วิธีการลด | ลดอัลฟ่า | เพิ่มเบต้า |
ข้อผิดพลาดประเภท 1 คืออะไร
สมมติฐานว่างถูกปฏิเสธโดยนักวิจัยในข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 แต่ความจริงแล้วมันก็เป็นความจริง การวิจัยเกี่ยวกับประชากรบางกลุ่มได้ทำขึ้นเพื่อค้นหาว่าสมมติฐานว่างเป็นจริงหรือเท็จ หลายครั้งที่งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบบางอย่างอาจถูกตีความอย่างผิด ๆ และนี่คือเมื่อข้อผิดพลาดเกิดขึ้น
ข้อผิดพลาดประเภทหนึ่งเหล่านี้เรียกว่าข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 ในข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 สมมติฐานว่างเป็นจริงในความเป็นจริง แต่ผู้วิจัยมักจะปฏิเสธ ข้อผิดพลาดนี้เรียกว่าข้อผิดพลาดอัลฟ่าเนื่องจากความน่าจะเป็นที่จะเกิดข้อผิดพลาดนี้แสดงหรือแสดงด้วยสัญลักษณ์กรีกอัลฟ่า
ดังนั้น หากผู้วิจัยตัดสินใจถูกต้องเกี่ยวกับสมมติฐานว่างหลังการทดสอบ ความน่าจะเป็นของมันจะเป็น 1 ลบอัลฟา กล่าวง่ายๆ ก็คือ ความน่าจะเป็นของการไม่เกิดขึ้นของข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 คือ 1 ลบความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้น (อัลฟา)
มาดูตัวอย่างข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 นักเรียนไม่ไปโรงอาหารเพราะเขาคิดว่ามันปิด เขาตัดสินใจเรื่องนี้หลังจากการค้นคว้าจากเพื่อน ๆ ของเขา แต่ในความเป็นจริง โรงอาหารเปิดอยู่ ในสถานการณ์นี้ เด็กชายกำลังตัดสินใจปฏิเสธสมมติฐานว่าง ซึ่งอันที่จริงแล้วเป็นความจริง ในแง่ของสถิติ ถือเป็นข้อผิดพลาดประเภทที่ 1
ข้อผิดพลาดประเภท 2 คืออะไร
ในความผิดพลาดประเภทที่ 2 นักวิจัยทำผิดพลาดในการยอมรับสมมติฐานที่เป็นโมฆะ ในสถานการณ์สมมตินี้ ผู้วิจัยยอมรับสมมติฐานที่เป็นโมฆะเมื่อการสอบสวนเสร็จสิ้น แม้ว่าจะไม่ใช่เรื่องจริงก็ตาม ความน่าจะเป็นที่จะเกิดข้อผิดพลาดนี้ถือว่าแสดงด้วยสัญลักษณ์เบต้าแบบกรีก ดังนั้นข้อผิดพลาดนี้จึงเรียกว่าข้อผิดพลาดเบต้า
ความน่าจะเป็นที่จะไม่เกิดข้อผิดพลาดนี้ (ข้อผิดพลาดประเภท 2) คือ 1 ลบด้วยความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้น (เบต้า) หนึ่งลบเบต้านี้เป็นกรณีที่ผู้วิจัยกำลังตัดสินใจถูกต้องซึ่งเป็นการปฏิเสธสมมติฐาน มันถูกกล่าวถึงเป็นพลังของการทดสอบ อาจกล่าวได้ว่าเป็นความน่าจะเป็นที่จะไม่เกิดข้อผิดพลาดประเภทที่ 2
เพื่อลดการทดสอบประเภทที่ 2 ควรเพิ่มพลังของการทดสอบ สามารถทำได้สะดวกโดยการเพิ่มขนาดตัวอย่าง
มาดูตัวอย่างข้อผิดพลาดประเภทที่ 2 กัน นักเรียนไปที่โรงอาหารเพราะเขาคิดว่ามันเปิดอยู่ เขาตัดสินใจเรื่องนี้หลังจากการค้นคว้าจากเพื่อนๆ ของเขา แต่ในความเป็นจริง โรงอาหารปิดตัวลง ในสถานการณ์นี้ เด็กชายกำลังตัดสินใจยอมรับสมมติฐานว่าง ซึ่งจริงๆ แล้วเป็นเท็จในความเป็นจริง ในแง่ของสถิติ นี่คือข้อผิดพลาดประเภทที่ 2
ความแตกต่างหลักระหว่างข้อผิดพลาดประเภท 1 และประเภท 2
บทสรุป
ทั้งข้อผิดพลาดประเภท 1 และข้อผิดพลาดประเภท 2 สามารถกระทำได้เมื่อมีการตัดสินใจผิดเกี่ยวกับการยอมรับหรือการปฏิเสธสมมติฐานว่างโดยผู้วิจัย ข้อผิดพลาดทั้งสองนี้ส่วนใหญ่เกิดขึ้นเนื่องจากการวิจัยที่ไม่ถูกต้องและการเว้นวรรคตัวอย่างเพียงเล็กน้อย หากต้องรู้ว่าข้อผิดพลาดใดทำให้เกิดการสูญเสียมากกว่าความเสี่ยง เราต้องวิเคราะห์สมมติฐานว่าง
มีการกล่าวอ้างที่แตกต่างกันเกี่ยวกับความจริงที่ว่าการกระทำที่แย่กว่านั้นระหว่างสองคนนี้ ไซต์และหนังสือต่างๆ อ้างว่าข้อผิดพลาดต่างกันว่ามีความเสี่ยงมากกว่า แต่ไม่มีผลลัพธ์ที่พิสูจน์ได้
