Que Sont Les Erreurs De&Nbsp;1Ère&Nbsp;Et De&Nbsp;2E&Nbsp;Espèce&Nbsp;? - Minitab – La Cabane Du Chasseur De Chars
Le type d'erreur 1 ou 2 est-il pire? Bien sûr, vous ne voulez pas laisser un coupable s'en tirer, mais la plupart des gens diraient que condamner un innocent à une telle punition est une conséquence pire. Par conséquent, de nombreux manuels et formateurs diront que l'erreur de type 1 (faux positif) est pire qu'une erreur de type 2 (faux négatif). Une erreur de type 1 est-elle plus grave qu'une erreur de type 2? On en conclut que l'hypothèse nulle est fausse alors qu'en fait elle est vraie. Par conséquent, les erreurs de type I sont généralement considérées comme plus graves que les erreurs de type II. La probabilité d'une erreur de type I (α) est appelée le niveau de signification et est déterminée par l'expérimentateur. Comment éviter les erreurs de type I et II? Vous pouvez le faire en augmentant la taille de votre échantillon et en diminuant le nombre de variantes. Gardez également à l'esprit que l'amélioration de la puissance statistique pour réduire la probabilité d'erreurs de type II peut également être obtenue en abaissant le seuil de signification statistique, ce qui augmente à son tour la probabilité d'erreurs de type I.
Vba Erreur 13 Incompatibilité De Type
Une erreur de type I est une sorte de défaut qui se produit au cours du processus de vérification des hypothèses lorsqu'une hypothèse nulle est rejetée, même si elle est exacte et ne doit pas être rejetée. Dans les tests d'hypothèse, une hypothèse nulle est établie avant le début d'un test. Dans certains cas, l'hypothèse nulle suppose qu'il n'y a pas de relation de cause à effet entre l'élément testé et les stimuli appliqués au sujet du test pour déclencher un résultat au test. Cependant, des erreurs peuvent se produire lorsque l'hypothèse nulle a été rejetée, c'est-à-dire lorsqu'il est déterminé qu'il existe une relation de cause à effet entre les variables du test alors qu'en réalité, il s'agit d'un faux positif. Ces faux positifs sont appelés erreurs de type I. Points clés à retenir Une erreur de type I se produit lors de la vérification d'une hypothèse lorsqu'une hypothèse nulle est rejetée, même si elle est exacte et ne doit pas être rejetée. L'hypothèse nulle ne suppose aucune relation de cause à effet entre l'élément testé et les stimuli appliqués pendant le test.
Erreur De Type 1.2
Erreurs de Type I, erreurs de Type II Un peu de psychologie, pour changer. Une explication lumineuse des raisons de nos perceptions erronées. Traduit assez librement de « Caveman Logic » – de Hank Davis. Globalement, il y a deux manières de faire une erreur de perception: on peut ne pas voir quelque chose qui est là, ou voir quelque chose qui n'est pas là. C'est une erreur dans les deux cas, mais leurs conséquences sont très différentes. Imaginons que vous êtes chargé de mettre en place un système judiciaire pour une nouvelle société. Si vous décidez que la pire chose qui puisse arriver est de laisser un assassin en liberté, vous serez assez peu exigeant sur la qualité des indices requis pour la condamnation. De cette manière, vous attraperez sans doute tous les meurtriers et personne ne passera entre les mailles du filet. Le problème est que vous attraperez sans doute quelques innocents également. Considérons cela comme des erreurs de « Type I », des « faux positifs ». En autorisant quelques erreurs de Type I, vous vous assurez du fait qu'il n'y aura aucun meurtrier qui ne sera pas condamné.
Ce type d'erreur serait de « Type II », et vous les avez éliminées dans votre système. Mais imaginons un instant que votre système judiciaire aie d'autres priorités: ne jamais condamner un innocent? Dit autrement, les erreurs de Type I sont inadmissibles. Dans ce cas le seuil de qualité de preuve devra être très élevé pour garantir qu'aucun innocent ne sera condamné par erreur. Bien sur, en adoptant cette stratégie, il y aura aussi quelques meurtriers qui s'en sortiront. Cette simple leçon de statistique met en évidence un point très important. Les probabilités d'erreurs de type I et de type II sont liées. Vous décidez ce qui est le plus important pour vous et réglez les seuils en conséquence. Il y a toujours des risques d'erreur lorsqu'on prend des décisions basées sur des informations incomplètes. Mais vous devez simplement décider quel type d'erreurs est le plus tolérable. J'ai beaucoup d'amis qui discutent de l'efficacité du test PSA pour la détection du cancer de la prostate. Ce test ne laisse passer aucun cancer, mais il génère aussi beaucoup de « faux positifs ».
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