Je ne suis pas un statisticien de formation, je suis un ingénieur en logiciel. Pourtant, les statistiques sont nombreuses. En fait, des questions spécifiques concernant les erreurs de type I et de type II se posent souvent au cours de mes études pour l’examen d’associé en développement de logiciel certifié (les mathématiques et les statistiques représentent 10% de l’examen). J'ai toujours du mal à trouver les bonnes définitions pour les erreurs de types I et II - bien que je les mémorise maintenant (et que je m'en souvienne la plupart du temps), je ne veux vraiment pas geler pour cet examen. essayer de se rappeler quelle est la différence.
Je sais que l'erreur de type I est un faux positif, ou lorsque vous rejetez l'hypothèse nulle et que c'est en fait vrai et qu'une erreur de type II est un faux négatif, ou lorsque vous acceptez l'hypothèse nulle et qu'elle est en réalité fausse.
Existe-t-il un moyen facile de se souvenir de la différence, par exemple un mnémonique? Comment les statisticiens professionnels le font-ils? Est-ce simplement quelque chose qu'ils savent en utiliser ou en discuter souvent?
(Remarque: cette question peut probablement utiliser de meilleurs tags. Je voulais créer une "terminologie", mais je n'ai pas assez de réputation pour le faire. Si quelqu'un pouvait ajouter cela, ce serait génial. Merci.)
la source
Réponses:
Puisque le type deux signifie "Faux négatif" ou une sorte de "faux faux", je m'en souviens comme du nombre de faux.
la source
Quand le garçon a crié au loup ...
La première erreur commise par les villageois (quand ils le croyaient) était une erreur de type 1.
La deuxième erreur commise par les villageois (quand ils ne le croyaient pas) était une erreur de type 2.
Le cri du garçon était une hypothèse alternative car l'hypothèse nulle n'est pas le loup;)
la source
Je ne m'excuse pas d'avoir publié une image aussi ridicule, car c'est exactement pourquoi il est facile de s'en souvenir. Hypothèse nulle: la patiente n'est pas enceinte.
Source de l'image: Ellis, PD (2010), «Effect Size FAQs», site Web http://www.effectsizefaq.com , consulté le 18/12/2014.
la source
Voici un moyen pratique d'avoir la vérité.
Les jeunes scientifiques commettent le type I parce qu'ils veulent trouver des effets et passer à l'action tandis que les vieux scientifiques commettent le type II parce qu'ils refusent de changer leurs croyances.
(Quelqu'un commente dans une version plus drôle de ça :))
la source
J'en parlais à un de mes amis et il m'a envoyé un lien vers l'article de Wikipedia sur les erreurs de type I et de type II , où ils fournissent apparemment un mnémonique (quelque peu inutile, à mon avis). Cependant, je voulais l’ajouter ici, par souci d’achèvement. Même si je ne pensais pas que cela m'aidait, cela pourrait aider quelqu'un d'autre:
Avec ceci, vous devez vous rappeler qu'un faux positif signifie rejeter une hypothèse nulle vraie et qu'un faux négatif ne permet pas de rejeter une hypothèse fausse nulle.
Ce n’est certainement pas la meilleure réponse ici, mais j’ai voulu la mettre au cas où quelqu'un trouverait cette question et que cela puisse les aider.
la source
Vous pouvez totalement rejeter l’idée.
Certains auteurs (Andrew Gelman, par exemple) commencent à parler d’erreurs de type S (signe) et de type M (magnitude). Vous pouvez en déduire la mauvaise direction d'effet (par exemple, vous pensez que le groupe de traitement fait mieux mais en fait pire) ou la mauvaise ampleur (par exemple, vous trouvez un effet massif là où il n'y a qu'un effet minuscule ou pratiquement nul, ou vice versa). .
Voir plus sur le blog de Gelman .
la source
J'essaierai de ne pas être redondant avec d'autres réponses (bien que cela semble un peu ce que JM a déjà suggéré), mais j'aime généralement montrer les deux images suivantes:
la source
J'utilise l'approche "judiciaire" pour me souvenir de la différence entre le type I et le type II: un juge qui commet une erreur de type I envoie un homme innocent en prison, tandis qu'un juge qui commet une erreur de type II laisse un coupable libre.
la source
Selon le principe du rasoir d'Occam , les erreurs de type I (rejeter l'hypothèse nulle quand elle est vraie) sont "sans doute" pires que les erreurs de type II (ne pas rejeter l'hypothèse nulle lorsqu'elle est fausse).
Si vous croyez un tel argument:
Remarque: je n'approuve pas ce jugement de valeur, mais cela m'aide à me souvenir du type I du type II.
la source
Voici une explication qui pourrait vous aider à vous rappeler la différence.
TYPE I ERROR: Une alarme sans feu. TYPE II ERROR: Un incendie sans alarme.
Chaque cuisinier sait comment éviter les erreurs de type I: il suffit de retirer les piles. Malheureusement, cela augmente les incidences d'erreur de type II. :)
Réduire les risques d'erreur de type II reviendrait à rendre l'alarme hypersensible, ce qui augmenterait les risques d'erreur de type I.
Source: Un guide de la bande dessinée
la source
Hourra, une question assez peu technique pour que je puisse y répondre!
"Tapez un est un con" [rimes] - c'est-à-dire vous trompe en pensant qu'il existe une différence quand ce n'est pas le cas. Travaille toujours pour moi.
la source
J'avais l'habitude de penser cela en termes de l' image habituelle de deux distributions de Normal (ou courbes en cloche). En allant de gauche à droite, la distribution 1 correspond au null et la distribution 2 à la variante. Le type I (à tort) rejette le premier (Null) et le type II "rejette" le second (Alternative).
(Maintenant, vous devez juste vous rappeler que vous ne rejetez pas réellement l'alternative, mais que vous acceptiez à tort (ou que vous ne le rejetiez pas) le Null - c'est-à-dire que tout est reformulé sous la forme du Null. Hé, cela a fonctionné pour moi!)
la source
(réponse un peu blague j'ai inventé il y a juste une minute)
la source
Mon ami est venu avec cela et j'ai pensé que c'était plutôt brillant. Elle a déclaré que, pendant les deux dernières présidences, les républicains avaient commis les deux erreurs: le président ONE était Bush qui avait commis une erreur de type ONE en déclarant qu'il y avait des armes de destruction massive en Irak alors que ... Sous le président TWO, Obama ( ) Les républicains commettent une erreur de type 2 affirmant que le changement climatique est un mythe alors qu'en réalité ....
Quel que soit votre point de vue sur la politique ou le changement climatique, c'est un moyen assez facile de s'en souvenir !!
la source
la source
RAAR 'like a lion' = la première partie est * R * éjecter lorsque nous devrions * A * ccept (erreur de type I) la deuxième partie est * A * ccept quand nous devrions * R * éjecter (erreur de type II)
C'est la meilleure façon de s'en souvenir pour moi :)
Bonne chance!
la source
Type 1 = Rejeter: il s'agit d'une expression de UN mot Type 2 = Ne pas faire: il s'agit d'une expression DEUX mots
la source
Je m'en souviens en pensant: Quelle est la première chose que je fais quand je fais un test de signification pour une hypothèse nulle? Je fixe le critère de probabilité de faire un faux rejet. Ainsi, le type 1 correspond à ce critère et le type 2 à l’autre probabilité d’intérêt: la probabilité que je ne réussisse pas à rejeter la valeur null lorsque la valeur null est fausse. Donc, 1 = première probabilité que je pose, 2 = l'autre.
la source
Voici comment je le fais: Le type I est une erreur optimiste. Le type II est une erreur pessimiste.
O, P: 1, 2. Ils sont alphabétiques.
la source
Mémorisez «C’est le type I et non pas II où le zéro est vrai», car il rime et calcule le reste pendant que vous examinez le problème.
Puisque vous faites une erreur de type I - le null est vrai mais vous dites que ce n’est pas le (rejetez-le) - faux positif alors le type II est où le nul n’est pas vrai mais vous le dites (échec de le rejeter) - faux Négatif
En outre, il est utile d’indiquer quelles sont vos hypothèses Null et Alternative AVANT de faire autre chose
la source
Voici comment je me souviens de la différence entre les erreurs de type I et de type II
Le type I est un faux positif
Le type II est un faux négatif
Le type I est tellement POSITIF qu'il saute du lit en premier, descend en bas et trouve un petit-déjeuner important tandis que le type II est tellement NÉGATIF qu'il reste au lit toute la journée et qu'il finit par ramper, toute la nourriture est partie. Il ne peut jamais rien trouver!
la source
Erreur de type un Rejete l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie
TOERNHWIIT
Des ratons laveurs minuscules, trop impatients, ne se cachent jamais lorsqu'il est l'heure du thé
Erreur de type deux Accepter l'hypothèse nulle lorsqu'elle est fausse
TTEANHWIIF
Douze neuf jambons de Tan Elvis avec des agriculteurs irlandais intelligents
la source
Pour un ingénieur en logiciel, pourquoi ne pas associer une erreur de type I (le premier des deux) au terme "série" "numéro" - vous trouvez quelque chose de "significatif" mais c'est en réalité "pas". L'erreur de type II est exactement l'inverse une fois que vous savez ce que l'erreur de type I est.
la source
Parfois, la lecture de très vieux articles scientifiques m'aide à comprendre certaines idées derrière les statistiques.
... ils ont identifié "deux sources d'erreur", à savoir:
(a) l'erreur de rejeter une hypothèse qui aurait dû être acceptée, et
(b) l'erreur d'accepter une hypothèse qui aurait dû être rejetée.
(wiki)
Source originale: Neyman, J .; Pearson, ES (1967) [1928]. "Sur l'utilisation et l'interprétation de certains critères de test aux fins de l'inférence statistique, Partie I". Documents statistiques conjoints. La presse de l'Universite de Cambridge. pp. 1–66. http://biomet.oxfordjournals.org/content/20A/1-2/175.full.pdf+html
la source
Je pense que le tableau habituel est déroutant car il concatène des verbes de négation. J'ai trouvé le "tableau de verdict" suivant plus facile à retenir qu'une généralisation:
Notez que:
la source
Erreur de type I est RTN: rejeter l'erreur de type II nulle est FRFN: échec du rejet d'un faux faux (hypothèse)
la source
Mon mnémonique pour les erreurs de type II est:
DEUX : T son W comme O pposing [nos chances de faire publier / financement / célèbre], par exemple, a été rejeté l'hypothèse expérimentale (quoique par erreur).
Ou
DEUX : T son W comme O échec ut-et-out (mais il est une erreur si ce n'est pas).
Le type I est ce qui reste (c.-à-d. Faux positif).
la source
Après avoir lu tout cela, je me suis inspiré du type I (le contraire s’applique au type II).
[A] lpha est le premier et constitue une erreur lorsque vous [A] acceptez le [A] Lternate. AAA.
la source
RAT! RAF
RAT désigne les erreurs de type I et! RAF est de type II.
Erreur de type I - RAT
R éjection H 0 quand il est A n fait T rue
Type II - ! RAF
! R éjection H 0 quand il est A n fait F alse ≡
pas R éjection H 0 quand il est A n fait F alse
! dénote le pas opérateur alors remplacez! avec le mot "pas".
NB: H 0 = hypothèse nulle
la source
Rappelles toi:
Alors souviens-toi
la source