Bir araştırmacı, gerçekten doğru olan bir boş hipotezi reddedip, aslında yanlış olan bir boş hipotezi kabul ettiğinde, Tip 1 ve Tip 2 hatalar meydana gelir. Boş bir hipotezin kabulü veya reddi sırasında ortaya çıkması muhtemel dört durum vardır. Bu dört olası durumdan ikisi doğrudur. Diğer ikisi yanlış sonuçlara yol açar ve istatistiklerde hatalar olarak bilinir.
Tip 1 Hata vs Tip 2 Hata
1. tip ve 2. tip hata arasındaki fark, 1. tip hatanın, araştırmacının boş hipotezi gerçek gerçeklik olduğunda reddettiği zaman meydana gelmesidir. Bunun tersine tip 2 hata, araştırmacı gerçekte yanlış olduğu için bir boş hipotezi kabul etme gibi yanlış bir karar verdiğinde ortaya çıkar. Tip 1'de oluşabilecek hata oranı alfa ile gösterilir. Tip 2'de oluşabilecek hata oranı beta ile gösterilir.
Bir araştırmacının gerçeği reddetmesi ve yanlış gerçekliği kabul etmesi tip 1 hatadır. 1. tip hatalar yapmanın yaygın bir nedeni, uygun olmayan araştırma ve örneklem büyüklüğüdür. Birinci tür hata olarak da adlandırılır. Araştırmacı tarafından yanlış gerçekliğin kabul edilmesi ve gerçeğin reddedilmesi 2. tip hatadır. Bu hatanın, örneklem boyutu uygun şekilde belirlenmediğinde ortaya çıkması muhtemeldir. Bu hatanın oranı beta (Yunanca harf) ile gösterilir.
Tip 1 ve Tip 2 Hata Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma Parametreleri | Tip 1 Hata | Tip 2 Hata |
| Karar | Araştırmacı tarafından gerçeğin bir reddi var. | Araştırmacı tarafından gerçeğin kabulü vardır. |
| gerçeklik | Bu durumda durum her zaman doğrudur. | Bu durumda durum yanlıştır. |
| Olarak da adlandırılır | Birinci tür hata. | İkinci tür hata. |
| oluşum | Oluşma olasılığı alfadır. | Oluşma olasılığı betadır. |
| azaltma yöntemi | Alfayı azalt. | Betayı artırın. |
Tip 1 Hata Nedir?
Boş bir hipotez, araştırmacı tarafından tip 1 hatada reddedilir, ancak gerçekte doğrudur. Belirli bir popülasyonu içeren araştırma, boş bir hipotezin doğru mu yanlış mı olduğunu bulmak için yapılır. Çoğu zaman belirli bir testi içeren bu araştırma yanlış yorumlanabilir ve bu durumda hatalar meydana gelir.
Bu tür hatalardan birine 1. tip hata denir. Tip 1 hatada, sıfır hipotezi gerçekte gerçekte doğrudur, ancak araştırmacı onu reddetme eğilimindedir. Bu hata, alfa hatası olarak adlandırılır, çünkü bu hatanın meydana gelme olasılığı bir Yunan sembolü alfa ile gösterilir veya temsil edilir.
Dolayısıyla, araştırmacı test ettikten sonra sıfır hipotezi ile ilgili doğru bir karar verirse, olasılığı 1 eksi alfa olur. Basit bir deyişle, 1. tip hatanın oluşmama olasılığı 1 eksi oluşma olasılığı (alfa) olarak söylenebilir.
Tip 1 hata örneğini ele alalım; öğrenci kantine kapalı olduğunu düşündüğü için gitmez. Arkadaşlarından biraz araştırma yaptıktan sonra bu karara varır, ancak gerçekte kantin açıktır. Bu durumda, çocuk gerçekte gerçekte doğru olan sıfır hipotezini reddetme kararı almaktadır. İstatistikler açısından, bu tip 1 hata olarak kabul edilir.
2. Tip Hata Nedir?
2. tip hatada, araştırmacı boş hipotezi kabul etme hatasına düşer. Bu senaryoda, araştırmacı, gerçekte doğru olmasa da, araştırma tamamlandıktan sonra sıfır hipotezini kabul eder. Bu hatanın oluşma olasılığının bir Yunan sembolü beta ile temsil edildiği kabul edilir. Bu nedenle, bu hataya beta hatası da denir.
Bu hatayı yapmama olasılığı (2. tip hata) 1 eksi oluşma olasılığıdır (beta). Bu bir eksi beta, araştırmacının hipotezin reddi olan doğru kararı aldığı durumdur. Bir testin gücü olarak ele alınır. 2. tip hata yapmama olasılığı olarak söylenebilir.
2. tip test oluşumunu azaltmak için testin gücü arttırılmalıdır. Bu, örneklem boyutunu artırarak rahatlıkla yapılabilir.
Tip 2 hataya bir örnek verelim; bir öğrenci kantine açık olduğunu düşündüğü için gider. Arkadaşlarından bazı araştırmalar yaptıktan sonra bu karara varır, ancak gerçekte kantin kapalıdır. Bu durumda, çocuk gerçekte yanlış olan sıfır hipotezini kabul etmeye karar verir. İstatistikler açısından bu, 2. tip bir hata olarak ele alınmaktadır.
Tip 1 ve Tip 2 Hata Arasındaki Temel Farklar
Çözüm
Bir araştırmacı tarafından boş bir hipotezin kabulü veya reddi ile ilgili yanlış bir karar verildiğinde hem tip 1 hata hem de tip 2 hatalar yapılabilir. Bu iki hata, esas olarak yanlış araştırma ve küçük örneklem aralığından kaynaklanmaktadır. Bu hatalardan hangisinin daha fazla kayıp getirdiğini bilmek gerekiyorsa, sıfır hipotezini analiz etmek gerekir.
Bu ikisi arasında hangisinin daha kötü olduğu konusunda farklı iddialar olmuştur. Farklı siteler ve kitaplar, farklı hataların daha riskli olduğunu iddia ediyor, ancak kanıtlanmış sonuçları yok.
