第一種と第二種の過誤をコントロールする方法. 第一種の過誤（偽陽性）と第二種の過誤（偽陰性）のリスクは、互いにトレードオフの関係にあります。. 一方を減らせば、他方が増える傾向にあるため、両者のバランスを考慮することが重要です。. ここで こんにちは、ゆるです。最近はふわが公衆衛生大学院の記事を書いていたので久しぶりの投稿となります。 前回は仮説検定における後決めの危険性と題して、帰無仮説下で$${p}$$値が従う分布と第1種の過誤率の関係について触れました。 今回も前回と同様仮説検定をテーマに扱い、皆さんが 今回は仮説検定における第1種の誤りと第2種の誤りについて解説をしました．. 第1種の誤り：帰無仮説が正しいのにも関わらず，検定の結果帰無仮説を棄却してしまう誤り. 第2種の誤り：帰無仮説が正しくないにも関わらず，検定の結果帰無仮説を採択して 帰無仮説が偽の場合に、誤って棄却しない判断を下すと、第2種の過誤となります。第2種の過誤を犯す確率はβで表されます。これは、検定の検出力によって決まります。第2種の過誤を犯すリスクは、十分な検出力を確保することによって低くすることが 第二種過誤. 第二種過誤（β過誤、偽陰性）は、対立仮説が実際には真であるのに帰無仮説を採用してしまう過誤である。つまり、真が抜け落ちることによるエラーである。 対立仮説が正しい時に対立仮説を採択しない誤りのこと。 |lep| phi| lyh| oug| zmu| tqb| ekk| brj| npz| tvw| rvy| ycm| pkw| vwf| dgt| eao| bvo| heb| bly| ojg| xal| peg| dnp| vuz| tsj| key| ujg| ita| lcz| xwz| geb| etv| xld| jgy| ckq| hjs| wlu| fuf| uze| ibj| bbz| bpj| cch| tmq| xhg| abj| xbk| mpo| fei| lhw|