Sa pagsusuri ng disenyo, ang mga error sa type I at type II ay mahalagang mga konsepto. Ang Type I error, na tinatawag ding false positive, ay nangyayari kapag ang null hypothesis ay tinanggihan kapag ito ay talagang totoo. Ito ay kinakatawan ng simbolong alpha (α) at ang halaga nito ay itinakda ng eksperimento. Ang Type II error, na tinatawag ding false negative, ay nangyayari kapag ang null hypothesis ay hindi tinanggihan kapag ito ay talagang false. Ito ay kinakatawan ng simbolong beta (β) at ang halaga nito ay apektado ng sample size, effect size, at significance level.
Ang papel na ginagampanan ng mga error sa type I at type II sa pagsusuri ng disenyo ay upang magtatag ng balanse sa pagitan ng panganib na tanggihan ang isang tunay na null hypothesis (type I error) at ang posibilidad ng pagtanggap ng isang false null hypothesis (type II error).
Halimbawa, sa isang klinikal na pagsubok, ang isang type I error ay magaganap kung ang isang bagong gamot ay idineklara na epektibo kapag ito ay hindi, habang ang isang uri II na error ay magaganap kung ang isang bagong gamot na aktwal na epektibo ay itinuturing na hindi epektibo. Kaya, sa mga ganitong kaso, pipiliin ang pinakamainam na antas ng alpha na magpapaliit sa panganib ng isang error sa uri I habang pinapanatili ang isang katanggap-tanggap na antas ng error sa uri II.
Sa pangkalahatan, ang mga type I at type II na mga error ay mga pangunahing pagsasaalang-alang para sa pagdidisenyo ng mga eksperimento at pagsusuri ng mga resulta, at ang mga mananaliksik ay nagsusumikap na bawasan ang kanilang paglitaw sa pamamagitan ng pagpili ng mga naaangkop na laki ng sample, istatistikal na pagsusulit, at mga antas ng kahalagahan.
Petsa ng publikasyon: