Inom statistik inferens brukar man prata om två slags fel som kan uppstå när man generaliserar resultat från ett stickprov till hela populationen. Ett exempel från min värld: någon undersöker om ett slumpmässigt urval föräldrar till barn med cancer har mindre ångest om de får utökad information om barnets sjukdom.
De två felen kallas sedan trettiotalet för Typ I-fel och Typ II-fel och det är förstås helt omöjligt att komma ihåg vilket som är vilket.
Ett Typ I-fel betyder att man säger att det finns ett samband fastän det inte finns i verkligheten, alltså en överskattning av sambandet.
Ett Typ II-fel är motsatsen. Man säger att det inte finns ett samband fastän det finns i verkligheten. alltså en underskattning av sambandet.
Man skulle ofta kunna kalla dem överskattningsfel och underskattningsfel i stället. Det är lite enklare.
Visningar: 351
Kom in på ditt inlägg om typ I & II fel när letade lite info på nätet om nämnda termer. Bara för skojs skull tänkte jag nämna att jag sedan jag läst inlägget börjat tänka på termerna som över och underskattningsfel i stället och det har blivit tusan så mkt mer begripligt i praktiken än att använda typ I och typ II fel.
/Sanny
Tack det underlättade förståelsen.
Vår lärare pekar ständigt på att statistiker inte alltid är superskillade pedagoger. Det där med typ ett och typ två-fel är ett bra exempel=)
Samma här! Att tänka i termerna överskattning/underskattning underlättar verkligen.
Tack för hjälpen//Ltu-student
Mycket bra!
Sparat detta som pdf-fil i min statistikmapp.
Tack så jättemycket för detta inlägg, gjorde det mycket klarare för mig!
så bra jag hittade din sida- tack!