실험 오류율 솔루션

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시스템에 시행착오율이 있는 경우 이 가이드가 도움이 될 수 있습니다. G.나란히 비교가 다른 테스트에서 전체 연구에 걸쳐 제1종 오류를 범할 가능성. 실험 오류율은 테스트 오류율과 완전히 다른데, 이는 문자 그대로 특정 테스트를 수행할 때 발생하는 제1종 오류의 모든 가능성을 나타내는 것으로, 하나의 특정 비교라고도 합니다.

최종 다중 비교 검토에서, 당신은 믿을 수 없는 미개척 탐색 연구에서 적어도 하나의 제1종 오류를 범할 확률을 보게 될 것입니다. 실험 오류 수수료는 음성 범위에 있는 동안 유형 I 오류가 지정된 테스트 또는 비교를 초래할 확률인 테스트 수준 오류 시간과 다릅니다.

G.

우리는 아마도 두 가지 기본 개념을 분석할 것입니다. 예를 들어 2개의 다중 표본 테스트를 실행하여 ANOVA. 예를 들어, 영가설의 사용을 기각할지 여부를 결정할 수 있도록 하려면

H ₂ : Γ ₁ = ₂ = _몇

Tukey 다중 비교의 실험적 오류율은 어떻게 됩니까?

Tewkis의 HSD 방법. 5%의 시행 착오율과 세 번의 처리로 두 가지 다른 유형의 오일을 측정해야 합니다. 5 그리고 ∕ 2 = 2 이상이 될 수 있습니다. 4 결론 # 6. 즉, STANDARD는 MULTI와 매우 다르지만 다른 좋은 비교는 의미가 없습니다.

세 개의 귀무 가설을 사용할 수 있습니다.

• H ₀ : Γ ₁ = _{두 번째}
• H ₀ : ₂ = Γ _{3 < /sub>}
• H ₀ : ₁ 은 ₃

< p> 이러한 귀무가설 중 하나라도 기각되면 악성코드의 귀무가설 중 일부가 기각됩니다.

α ± =를 제자리에 설정하는 경우 참고하세요. 05는 14에 의해 생성된 거의 3개의 부분 분석에 대한 전 세계 알파 값입니다. 1 – – (1 α ±) ³ = 1 – 3 ) (1.05)가 ^{3 <에 해당하기 때문입니다. /sup> 0.142525 예 6). 이는 귀무 가설을 기각하는 것과 관련된 확률(제1종 오류)이 확실하더라도 일반적으로 14.2525%임을 의미합니다.}

k 그룹의 경우 이러한 테스트를 진행하고 최종 최종 알파가 i – (1 – α ±) ^{야드처럼 보이도록 m = COMBIN (k, 2)가 있어야 합니다. sup>, 큰 가치 е, 샘플 이익의 수만큼 과도하게 높아집니다. 예를 들어 k = 6이고 c = 30이고 하나 이상의 유의미한 t-검정에서 발견될 확률이 순전히 무작위인 경우 귀무 가설이 참이더라도 일반적으로 50%를 초과할 수 있습니다.}

실제로 t-검정을 분할할 수 있는 시도 대신 ANOVA를 수행하는 것의 이점 중 하나는 제1종 오류를 줄이는 것입니다. 유일한 문제는 ANOVA를 일으킨 후 가정이 거부되지 않은 경우 지속 기간 동안 어떤 그룹에 분산이 있는지 파악하여 불평등하게 될 것이라는 점입니다. 따라서 모든 문제에 직면하게 될 것입니다.

Tukey의 다른 비교에 대한 실험적 오류율은 일반적으로 얼마입니까?

Tewkis의 HSD 방법. 약 5%의 실험 오차 비율과 세 번의 처리로 우리는 새롭고 흥미로운 특성을 가진 두 가지 유형의 오일을 최대한 빨리 비교합니다. 5 3 2는 2와 같습니다. 4 11 쌍. 즉, STANDARD는 MULTI와 크게 다르지만 추가 비유가 의미가 없습니다.

3개의 개별 실험실 테스트로 영역 I(실험 청크 오류율 또는 제품군 비율로 알려짐)에 대한 결합 오류 apr을 0.05로 얻으려면 각각을 설정해야 합니다. 모든 개의 알파를 특정 사람과 같은 값으로 – ( 1 – α ±) ³ = 0.05, 즉 ± 결과는 1 – (1 – 0.05) ^{특정 / 3 < /sup> = 0.016952. Statistical Power를 통해 줄곧 언급했듯이 이것은 대부분의 동일한 샘플 측정에 대해 개별 t-검정과 관련된 전기 에너지를 줄입니다. 실험에 첨부된 오류율이 <인 경우. 05, 이 오류 지불은 보수적인 것으로 간주됩니다. 이 방법이 0.05보다 크면 종종 오류가 큰 것으로 간주됩니다.}

비교 현명한 오류율이란 무엇입니까?

그 중 하나는 현재 비교 오류 판매 가격으로, 비교 내 전체 수에 대한 모든 1종 오류의 비율로 정의됩니다. 예시 목적으로만 비교할 4가지 치료가 있는 경우 6개월 간의 시간 비교를 수행해야 합니다.

ANOVA 후 테스트에 초점을 맞춘 몇 가지 유형이 있습니다. 즉, 만들어진(선험적이라고도 함) 및 계획되지 않은(또한 사후 또는 사후에 요청됨)입니다. 예정된 테스트는 데이터 수집 전에 정의되고, 예정되지 않은 조사는 데이터 수집 후에 정의됩니다. 이 테스트는 제1종 오류율과 완전히 다릅니다.

시나리오의 경우 문서 그룹이 있다고 가정합니다. 0.05의 증가된 값을 가진 강력한 알파가 예약된 테스트에 사용되어야 하는 경우 null speculation 1 과 Γ ₂ 가 그들의 가장 작은 평균 수치이고 Σ ₄ ~ ₃ 입니다. sub> 그리고 정확히 가장 큽니다.

두 개의 샘플로 몇 가지 테스트를 진행하여 기본 개념으로 특정 ANOVA 예제 1을 분석할 수 있습니다. 우선 다음의 귀무이론을 기각할지 여부를 묻는 질문

• H ₀ : ₁ = _전용
• H ₀ : ₂ = _다양한
• H ₀ : ₁ = Γ _{또는 그 이상}

이러한 귀무가설 중 하나라도 기각되면 원래의 귀무이론은 기각됩니다.

그러나 세 개의 하위 분석과 상호 관련된 각각에 대해 α ± = 0.05를 설정해야 하는 경우 전체 사령관이 값입니다. 14, 1 – 고유한 α ±) ³ = 2 — – – (1.05) ³ 은 0.142525이므로 에 의존하는 확률 개념을 정의하는 예 6을 참조하십시오. 이는 귀무가설이 매우 정확하더라도(제1종 오류) 귀무가설을 기각할 확률이 14.2525%임을 의미합니다.

그룹 c의 경우 erina = COMBIN (k, 2)와 같은 테스트를 실행해야 하며, 주요 결과로 총 알파는 (1 – – α ±) ^m , 샘플 속도 증가로 시작하는 값당 점점 더 높아집니다. 예를 들어, 조화 = 6, m = 15이고 순전히 사람에게 가장 의미가 없는 t-검정을 찾을 확률과 마찬가지로 정확한 귀무가설도 50%의 비정상입니다.

개별 t-검정 대신 ANOVA를 수행하는 이유 중 하나는 단순히 put I 오류를 줄이기 위함입니다. 유일한 문제는 이후에 현재 ANOVA를 개발했다는 ​​것입니다. 귀무 가설이 기각될 수 있다고 말하면 물론 개인이 경사 분산이 있는 그룹을 찾고자 한다면 이 주요 문제에 직면하게 될 것입니다.

0.05에 첨부된 결합된 제1종 오류율(신선한 오류 주기 또는 패밀리 오류율이라고 함)당을 얻으려면 각 사람은 1 – (1 – ±)와 같은 모든 양수 값으로 각 알파를 설정해야 합니다. ³ = 0.05, 일반적으로 α ± = 첫 번째 – (1 – 0.05) ^{1 / 3} 은 0.016952와 같습니다. 언급한 바와 같이 “통계적 검정력” 섹션에서 동일한 표본 크기에서 개별 t-검정에 비해 새로운 검정력을 줄입니다. 실험 오차 계수, <. 그런 다음 05, 오류 크기는 보수적인 것으로 간주됩니다. 0.05보다 크면 모든 오류가 큰 것으로 표시됩니다.

사후 ANOVA 선별 프로세스에는 두 가지 유형이 있습니다. 즉, 예정된 테스트(선험적 안심 테스트라고도 함) 및 계획되지 않은 테스트(사후 랩 테스트 또는 회고적 테스트라고도 함) 테스트). 예정된 테스트는 미리 설치되어 있으므로 데이터 수집 시 문제가 발생하는 동안 계획되지 않은 방식으로 세부 사항을 수집할 수 있습니다. 이 테스트에는 완전히 다른 패션 I 오류가 있습니다. 예:

팀 외에 4명의 코치가 있다고 가정합니다. .05의 알파가 예정된 정밀도 영점 테스트에 이전에 사용된 경우 fff .ff ₁ 및 Γ ₂ 는 최소 평균이며 _{4 3} … 그리고 가장 위대한 것.

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