第 1 種の過誤とは: 定義、実例など
UB3/statistics/basics/type_i_error
このページの最終更新日: 2024/09/30- 概要: 第 1 種の過誤とは
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概要: 第 1 種の過誤とは
仮説検定 において、帰無仮説 null hypothesis が真であるのにそれを棄却してしまう誤りを
一般に論文で使われる推測統計では、「A と B の平均値に差がない」という帰無仮説を立てる。これを棄却してしまうことになるので、くだけた言い回しを含めて様々な表現をしてみると、
- 本当は差がないのに、差があるとしてしまう誤り
- 偽陽性 false positive
- 有意差がないのにアスタリスクをつけてしまう誤り
- 都合のいい結果を得てしまう誤り
である。
たとえば、P 値を補正せずに多重検定を行うと、第 1 種の過誤のリスクが増大する。
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References
- 確率と確率変数. Web pdf.
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