Type of Error
"
Type I Error = ผลทดสอบว่า "ใช่" แต่ความจริง "ไม่ใช่"
Type II Error = ผลทดสอบว่า "ไม่ใช่" แต่ความจริงกลับ "ใช่"
"
เนื่องจากว่า ในการทดสอบนั้นย่อมไม่มีผลที่เป็นจริง หรือไม่เป็นจริงอย่าง 100% แน่นอน เราจึงเลือกที่จะพูดว่า ในความเชื่อมั่นที่เต็ม 100% นั้น เรายอมรับความผิดพลาดมันได้เท่าไร ความผิดพลาดตรงนี้เองคือ error ซึ่งมีอยู่ 2 ประเภท ได้แก่
type I error เราเรียกว่า Alpha หรือ False Positive
type II error เราเรียกว่า Beta หรือ False Negative
type of error นี้ จึงนำไปสู่เรื่องระดับในนัยสำคัญทางสถิติ ต่อไป นั่นก็คือ เราจึงมักนิยมกำหนดค่าความผิดพลาดไว้ที่ กรณีที่ 1 หรือ type I error เพราะการตัดสินใจที่ผิดพลาดในกรณีนี้ ยังไม่ร้ายแรง เราจึงเรียกกันว่า "ความผิดพลาดที่ยอมรับได้ กำหนดด้วยค่า alpha"
โดยสรุป
+type of error คือ ประเภทของความผิดพลาดที่กำหนดขึ้นมาเพื่อทดสอบทางสถิติ
+type I error หรือ alpha คือประเภทที่ยอมรับและใช้ในการกำหนด
+type of error เกี่ยวข้องในหลายๆ เรื่อง ได้แก่ สมมติฐาน ระดับนัยสำคัญทางสถิติ
>>>
อ่านบทความฉบับเต็มได้ที่
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
