제2종 오류를 수정하기 위한 조치

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다음은 유형 II 미끄러짐 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 간단한 방법입니다.

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제2종 오류는 거짓 귀무 가설을 기각하고 1이 실패할 때 발생하는 오류를 발견하기 위해 가설 검정에 사용되는 단일 통계 용어입니다. 유형 II 오류는 누락 오류라고도 하는 위음성을 발생시킵니다.

개요

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가설 선별은 과학적 시각과 증거 기반 의학의 중요한 부분입니다. 잘 생각한 오해의 소지가 있는 가설은 실제로 연구 문제에 대한 직접적인 답의 절반입니다. 이를 위해 문헌 분석을 기반으로 한 일반적 주제에 대한 깊은 이해와 기본 통계 개념에 대한 지식을 습득하는 것이 바람직합니다. 이 기사에서는 추측 테스트와 관련된 자신의 좋은 가설과 통계적 개념으로 작업하기 위한 운영 방법에 대해 설명합니다.

제2종 오류의 믿을 수 없을 정도로 정확한 정의는 무엇입니까?

주요 일상 언어: 효과 크기, 가설 검정, 제1종 오류, 모드 I 오류

Karl Popper는 지금까지 2000년 동안 가장 강력한 지식 철학자입니다(Wulff et al., 1986). 많은 과학자들, 심지어 철학에 관한 책을 읽고 평소에 그것을 평가하지 않는 사람들도 그의 과학에 대한 표상의 주요 조항을 알고 있습니다. 포퍼의 인기는 하나의 철학으로 생각되는데, 이는 부분적으로 최근 노벨상 수상자 Peter Medawar(Medawar, 1969)와 다른 사람들에 의해 간단한 용어로 잘 설명되었기 때문입니다. Popper는 매우 중요하게 언급합니다. 경험적 전문가(연구의 시작 단계가 관찰만 강조하는 사람들)는 과학이 이론에 대한 관찰에 의해 움직인다고 주장할 때 일종의 말 앞에 수레를 두었습니다. 이론과 무관한 관찰. Popper는 다음과 같이 말합니다. , 그가 관찰할 수 있는 모든 것을 게시하고 귀납적(실증적) 증거로 사용하기 위해 파트너의 “귀중한” 관찰 컬렉션을 왕립 학회에 기증했습니다.

연구 시작점: 가설인가 발견인가?

과학적 과정의 첫 번째 단계는 확실히 관찰이지만 적어도 주요 가설을 만드는 것입니다. 그런 다음 관찰과 실험을 통해 2를 비판적으로 테스트할 수 있습니다. Popper는 과학적 프로젝트의 설명이 검증이 아니라 다행스럽게도 반증이라고 말할 때 중요한 변장을 하기도 합니다. 초기 가설의 tion. 반복적인 관찰에 의해 지배적인 일반 법칙의 진실성을 검증하는 것은 합리적으로 불가능해야 하지만, 적어도 원칙적으로 단일 관찰에 의해 일종의 법칙을 반증하는 것은 의심할 여지 없이 가능합니다. 흰 백조를 반복해서 관찰한다고 해서 대부분의 백조가 파란색이라는 것을 증명할 수는 없지만, 데님 백조 한 마리를 관찰하는 것만으로도 이 표준 논문이 편향되기에 충분했습니다(Popper, 1976).

좋은 가설을 포함

합리적인 가설은 하나의 질적 연구 질문에 기초해야 합니다. 간단하고 완벽해야 하며 사전에 공식화되어야 합니다(Hulley et ing., 2001).

가설은 단순해야 합니다.

단순한 가설은 예측 변수와 결과 변수로 구성됩니다. 정신분열증의 긍정적인 가족력은 1급 가족에게서 장애가 발병할 위험을 증가시킵니다. 여기에서 유일한 예측변수는 정신분열증의 확실한 양성 가족력일 수 있으며, 깨끗한 결과 변수는 정신분열증이다. 복잡한 추측은 하나 이상의 예측 변수 또는 아마도 하나 이상의 결과 변수를 생성합니다. 예를 들어, 생산성으로 긍정적인 가족력과 힘든 생활은 모든 알츠하이머병을 가리키는 발병률 증가와 관련이 있습니다. 여기에는 두 가지 예측 변수 양이 있습니다. H 긍정적인 가족력과 중요한 삶의 사건, 결과 변수, 즉 H 알츠하이머병이 존재합니다. 이처럼 우수한 것과 같은 복잡한 가설은 하나의 상세한 테스트로 쉽게 테스트할 수 없으며 항상 몇 가지 이상의 간단한 가설 이후에 분리해야 합니다.

가설은 구체적이어야 함

특정 가설 특징과 변수, 그리고 기록 중요성 테스트가 어떻게 적용되는지에 대한 모호함을 남기지 않습니다. 모든 실제 대상의 본질과 출처를 요약할 수 있는 간결한 작업 상징주의와 측정 기준(진정제 사용 이력 분석 시간, 수용소 의료 기록 검토, 과거 의사 처방으로 인해 년도). 수반되는 질병에 대해 입원한 대조군보다 자살을 시도한 환자에게 더 인기가 있음). 이것은 견고하고 긴 문장이지만 예측 변수의 경향과 결과 구성 요소, 측정 방법 및 추가로 하나의 특정 연구 가설을 명확하게 나타냅니다. 종종 이러한 요점은 일반적으로 연구 발표에 포함될 수 있으며 그 이후에는 연구에 대한 모든 가설에서 언급되지 않습니다. 그러나 일련의 연구에서 개념주의자의 마음을 위해 그것들을 명확히 해야 합니다.

가설을 미리 지정해야 함

법원에서 완벽한 제2종 오류란 무엇인가요?

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제2종 오류는 무엇을 의미합니까?

제안은 다음과 같아야 합니다. 지원 상태를 작성하는 동안 명확하게 명시해야 합니다. 이를 통해 연구 집중화를 주요 목표에 집중할 수 있으며 데이터 정렬에서 비롯된 가설과 비교하여 연구 긍정적 효과를 해석하기 위한 효율적인 기반을 제공할 수 있습니다. 다른 한편으로, 사후 가설을 테스트하는 한 가지 특정한 습관(연구원들에게 공통적임)은 데이터에 대해 3차(데이터 오버레이)가 있는 방법을 사용하여 적어도 하나의 중요한 것을 얻도록 하는 경우 아무 것도 아닙니다. . 이것은 연구와 관련된 무작위 연관성과 관련된 과대 평가로 이어집니다.

설사 유형

중요성을 테스트하기 위해 통계적 가설은 연구 그룹 간에 예상되는 변화를 대략적으로 설명하는 방법에 따라 순위가 매겨집니다.

무효 가설과 대립 가설

유의성은 제2종 오류를 피하는 데 어떻게 도움이 되나요?

귀무 가설은 항상 인구 변수의 예측 변수와 결과 착용 조건 사이의 확실한 연관성(일회성 환자를 복용하는 두 가지 진정 습관과 특정 연령의 더 나아가 성별 사이에는 충돌이 없습니다). 다른 진단으로 입원한 환자를 통제하십시오). 귀무가설은 통계적 유의성을 평가하기 위한 형식적 근거입니다. 관계가 없다는 가정을 기반으로 통계 테스트는 전문가가 가장 중요한 관찰 관계가 무작위적일 수 있다고 말할 가능성을 결정할 수 있습니다.

여기에 연관성이 있다는 가설, 즉 환자가 자살을 시도한다는 가설이 대조군의 모든 사람들과 다른 진정 습관을 보고할 수 있다는 가설을 현재 대리 가설이라고 합니다. 대체 가설이 없습니다.직접 고려합니다. 통계적 중요도 검정에서 귀무 가설이 기각되면 예외가 허용됩니다.

제1종 오류와 제2종 오류의 차이점은 무엇입니까?

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통계에서 유형 1 또는 유형 2 오류란 무엇입니까?

유형 I(가양성) 오류는 연구자가 특정 모집단에 대해 의심할 여지 없이 참인 0 가설을 거부할 때 발생합니다. 각 유형 II 오류(거짓음성)는 특정 연구자가 모집단에서 사실이 거짓이라는 귀무 이론을 거부할 수 없을 때 발생합니다.

법원에서 2종 오류란 무엇입니까?

이에 비해 우리는 참 귀무가설을 놓치거나 오개념 대립가설을 받아들입니다. 제2종 오류: 배심원단은 어떤 사람이 유죄일 때 무죄로 추정된다는 사실을 드러냅니다. 마찬가지로 완전한 거짓 귀무 가설을 금지할 수 없습니다. 다시 말해, 대립 가설이 일반적으로 모호하지 않은 경우에는 실제로 이를 받아들이지 않습니다.