통계 정의는>알파 수준
할 수 있습니다 이 문서에서는 처음이 무엇:Null 가설?
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유의 수준 α 가능성의 잘못된 결정을 내리는 경우 null 을 가설이 진실하다., 알파 수준(때로는 단지”유의 수준”이라고도 함)은 가설 테스트에서 사용됩니다. 일반적으로 이러한 테스트는 알파 수준으로 실행됩니다.05(5%)이지만 일반적으로 사용되는 다른 수준입니다.01 과.10.
내용(클릭로 이동하는 섹션):
- 유형 I 및 II 오류가
- 나는 어떻게 계산하는 알파 수준에 대한 하나-두 꼬리 테스트?
- 왜의 알파 수준입니다.05 일반적으로 사용?
알파 수준/유의도 수준:유형 I 및 유형 II 오류
가설 테스트에서 유형 I 및 유형 II 오류의 두 가지 오류가 가능합니다.,
Type i 오류:귀무 가설이 참일 때 대체 가설을 지원합니다.
유형 II 오류:대체 가설이 참일 때 대체 가설을지지하지 않습니다.
법정의 예에서,귀무 가설은 남자가 무죄이고 대체 가설은 그가 유죄라고 가정 해 봅시다. 당신이 무고한 사람(타입 I 오류)을 유죄로 판결하면,당신은 대체 가설(그가 유죄라는 것)을지지합니다. 유형 II 오류는 유죄 사람을 자유롭게 내버려 두는 것입니다.,
알파 수준은 유형 I 오류의 확률이거나 참일 때 귀무 가설을 거부합니다. 관련 용어 인 베타는 반대입니다;그것이 사실 일 때 대체 가설을 거부 할 확률.
이 그래프는 맨 오른쪽의 거부 영역을 보여줍니다.
1 및 2 꼬리 테스트의 알파 레벨을 어떻게 계산합니까?
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알파 수준은 귀하가 제어 할 수 있으며 신뢰 수준과 관련이 있습니다. Α 를 얻으려면 신뢰 수준을 1 에서 뺍니다. 예를 들어,분석이 정확하다는 것을 95%확신하고 싶다면 알파 레벨은 1–가 될 것입니다.95=5 퍼센트,당신은 하나의 꼬리 테스트를했다고 가정. 두 꼬리 테스트의 경우 알파 레벨을 2 로 나눕니다. 이 예에서는 두 꼬리 알파가 될 것입니다.05/2=2.5%증가했다. 보십시오:1 꼬리 시험 또는 2? 한 꼬리 테스트와 두 꼬리 테스트의 차이점에 대해.,
는 이유는 무엇 alpha 수준이다.05 일반적으로 사용?
알파 레벨로 보는 것은 유형 I 오류를 만들 확률이며,이 영역을 가능한 한 작게 만드는 것이 합리적 인 것 같습니다. 예를 들어,설정할 경우에는 수준에서 알파 10%있는 큰 기회가 잘못 null 가설을 거부하는 동안,알파 수준의 1%만들 것입 지역의 작은입니다. 그렇다면 표준 5%대신 작은 영역을 사용하지 않으시겠습니까?,
알파 레벨이 작을수록 귀무 가설을 거부 할 영역이 작아집니다. 그래서 당신은 작은 면적이 있다면,당신이 null 을 거부하지 않을 기회의 더있다,사실 당신이해야 할 때. 이것은 유형 II 오류입니다.
즉,type I 오류를 시도하고 피할수록 TYPE II 오류가 발생할 가능성이 커집니다. 과학자들은 5%의 알파 수준이이 두 문제 사이의 좋은 균형이라는 것을 발견했습니다.
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