Bij het testen van statistische hypothesen is een Type I-fout in wezen de verwerping van de echte nulhypothese. De type I-fout wordt ook wel de fout-positieve fout genoemd. Met andere woorden, het leidt ten onrechte af dat er een fenomeen bestaat dat niet bestaat.
Merk op dat de type I-fout niet impliceert dat we de alternatieve hypothese van een experiment ten onrechte accepteren.
De totale waarschijnlijkheidsregel De totale waarschijnlijkheidsregel (ook bekend als de wet van de totale waarschijnlijkheid) is een fundamentele regel in statistieken met betrekking tot voorwaardelijk en marginaal van het begaan van de type I-fout die wordt gemeten aan de hand van het significantieniveau (α) van een hypothesetest. Het significantieniveau geeft de waarschijnlijkheid aan dat de ware nulhypothese ten onrechte wordt afgewezen. Een significantieniveau van 0,05 onthult bijvoorbeeld dat er een kans van 5% is om de echte nulhypothese te verwerpen.
Hoe kan ik een Type I-fout vermijden?
Het is niet mogelijk om de waarschijnlijkheid van een type I-fout bij het testen van hypothesen volledig uit te sluiten. Hypothesetesten Hypothesetesten is een methode voor statistische inferentie. Het wordt gebruikt om te testen of een bewering over een populatieparameter correct is. Hypothesetesten. Er zijn echter mogelijkheden om de risico's van het verkrijgen van resultaten met een type I-fout te minimaliseren.
Een van de meest gebruikelijke benaderingen om de kans op een fout-positieve fout te minimaliseren, is het significantieniveau van een hypothesetest te minimaliseren. Omdat het significantieniveau wordt gekozen door een onderzoeker, kan het niveau worden gewijzigd. Het significantieniveau kan bijvoorbeeld worden geminimaliseerd tot 1% (0,01). Dit geeft aan dat er een kans van 1% is dat de nulhypothese ten onrechte wordt afgewezen.
Het verlagen van het significantieniveau kan echter leiden tot een situatie waarin de resultaten van de hypothesetest mogelijk niet de ware parameter of het werkelijke verschil van de test weergeven.
Voorbeeld van een type I-fout
Sam is een financieel analist Wat doet een financieel analist Wat doet een financieel analist? Verzamel gegevens, organiseer informatie, analyseer resultaten, maak prognoses en projecties, aanbevelingen, Excel-modellen, rapporten. Hij voert een hypothesetest uit om te ontdekken of er een verschil is in de gemiddelde prijsveranderingen voor largecap- en smallcapaandelen.
In de test neemt Sam aan dat de nulhypothese is dat er geen verschil is in de gemiddelde prijsveranderingen tussen largecap- en smallcapaandelen. Zijn alternatieve hypothese stelt dus dat het verschil tussen de gemiddelde prijsveranderingen bestaat.
Voor het significantieniveau kiest Sam 5%. Dit betekent dat er een kans van 5% is dat zijn test de nulhypothese verwerpt wanneer deze werkelijk waar is.
Als de test van Sam een type I-fout oploopt, zullen de resultaten van de test aangeven dat het verschil in de gemiddelde prijsveranderingen tussen large-cap- en small-capaandelen bestaat, terwijl er geen significant verschil is tussen de groepen.
Aanvullende bronnen
Finance is de officiële aanbieder van de wereldwijde Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-certificering Sluit je aan bij 350.600+ studenten die werken voor bedrijven als Amazon, JP Morgan en Ferrari-certificeringsprogramma, ontworpen om iedereen te helpen een financiële analist van wereldklasse te worden . Om te blijven leren en uw carrière vooruit te helpen, zijn de onderstaande aanvullende financiële bronnen nuttig:
- Type II-fout Type II-fout Bij het testen van statistische hypothesen is een type II-fout een situatie waarin een hypothesetest de nulhypothese die onjuist is niet verwerpt. In andere
- Voorwaardelijke kans Voorwaardelijke kans Voorwaardelijke kans is de kans dat een gebeurtenis plaatsvindt, aangezien er al een andere gebeurtenis heeft plaatsgevonden. Het concept is een van de wezenlijke
- Onafhankelijke gebeurtenissen Onafhankelijke gebeurtenissen In statistieken en waarschijnlijkheidstheorie zijn onafhankelijke gebeurtenissen twee gebeurtenissen waarbij het optreden van een gebeurtenis geen invloed heeft op het optreden van een andere gebeurtenis
- Afwijking van de steekproefselectie Afwijking van de steekproefselectie De afwijking van de steekproefselectie is de vertekening die het gevolg is van het niet garanderen van de juiste randomisatie van een populatiemonster. De gebreken van de steekproefselectie
