Il s'agit d'une erreur de type II. On l'appelle également une condition de faux positif (une situation qui indique qu'une condition donnée n'est pas présente mais qu'elle est réellement présente). L'erreur de type II est désignée par $ \ beta $ et est également appelée niveau bêta. Le but d'un test statistique est de déterminer qu'une hypothèse nulle peut être rejetée ou non. Erreur de type 1 statistique. Un test statistique peut rejeter ou ne pas pouvoir rejeter une hypothèse nulle. Le tableau suivant illustre la relation entre la véracité ou la fausseté de l'hypothèse nulle et les résultats du test en termes d'erreur de type I ou II. Jugement L'hypothèse nulle ($ H_0 $) est Type d'erreur Inférence Rejeter Valide Erreur de type I (faux positif) Incorrect Invalide Vrai positif Correct Impossible de rejeter Vrai négatif Erreur de type II (faux négatif) Incorrect
Cette valeur dépend de la forme de l'hypothèse alternative, en particulier savoir si le test est bilatéral, unilatéral à gauche, ou unilatéral à droite. Pour un test donné, la valeur critique peut-être vue comme la valeur limite a partir de laquelle on pourra rejeter H_0 avec un seuil de significativité donné. La p -value La p -value a été introduite dans Gibbons & Pratt (1975), meme si on peut retrouve l'idée beaucoup plus tôt, comme Pearson (1900), qui propose de calculer " the probability that the observed value of the chi-square statistic would be exceeded under the null hypothesis ". La p -value est la probabilité, sous H_0, d'obtenir une statistique aussi extrême (pour ne pas dire aussi grande) que la valeur observée sur l'échantillon. Erreur de type 1. Aussi, pour un seuil de significativité \alpha donné, on compare p et \alpha, afin d'accepter, ou de rejeter H_0, • si p\leq\alpha, on va rejeter l'hypothèse H_0 (en faveur de H_1) • si p>\alpha, on va rejeter H_1 (en faveur de H_0). On peut alors interpréter la p -value comme le plus petit seuil de significativité pour lequel l'hypothèse nulle est acceptée.
Les erreurs de type 1 peuvent être liées à la collecte et à l'analyse des données ou à des erreurs dans les rapports. Type 1 errors can be linked to data collection, analysis or reporting errors. 163 erreurs de type 1; 8 erreurs de type 2; Les incertitudes (lignes pointillées) sont des erreurs types de ± 1. [Fondée sur la Figure 4. 1] Les lignes verticales indiquent une erreur-type de ± 1 dans le dénombrement moyen. La ligne rouge continue indique une tendance significative (P<0, 05), et la ligne pointillée indiquent une tendance non significative. Vertical lines indicate ± 1 Standard Error on the mean count, solid red lines indicate significant trends (P<0. 05), and dashed lines indicate non-significant trends. Aucun résultat pour cette recherche. Résultats: 139977. Exacts: 14. Erreur de type 2 diabetes. Temps écoulé: 2231 ms. Documents Solutions entreprise Conjugaison Correcteur Aide & A propos de Reverso Mots fréquents: 1-300, 301-600, 601-900 Expressions courtes fréquentes: 1-400, 401-800, 801-1200 Expressions longues fréquentes: 1-400, 401-800, 801-1200