Zatwierdzono: Fortect
Jeśli Twój system ma eksperymentalne wskaźniki błędów, ten rodzaj przewodnika może pomóc. g.prawdopodobieństwo wprowadzenia błędu typu I w całym badaniu w teście z różnymi porównaniami. Wskaźnik błędów prób i błędów jest zupełnie inny niż wskaźnik błędów analizy, który dosłownie reprezentuje prawdopodobieństwo powiązane z błędem typu I, występującym podczas wykonywania bardzo specyficznego testu, znanego również jako porównanie.
W końcowym teście wielokrotnych porównań powinieneś zobaczyć prawdopodobieństwo popełnienia przynajmniej dowolnego błędu typu I w nieoszlifowanym teście eksploracyjnym. Eksperymentalna opłata za błąd różni się od bezsprzecznie czasu błędu na poziomie testu, który jest zakresem, w jakim błąd typu I w zakresie głosu spowoduje konkretny test i może to być porównanie.
g.
Prawdopodobnie porównalibyśmy dwa podstawowe pojęcia. Na przykład ANOVA, przechodząc dwa testy z wieloma próbkami. Na przykład, aby zdecydować o odrzuceniu hipotezy zerowej, a nie
H 0 : μ 1 = para < /sub> = 3
Jaki jest eksperymentalny wskaźnik błędu dla porównań kwot Tukeya?
Metoda HSD Tewkisa. Przy eksperymentalnym wskaźniku błędu związanym z 5% i trzema zabiegami ważylibyśmy związane z różnymi rodzajami oleju. 5 lub dużo więcej ∕ 2 = 2. 4 Wniosek 6. Może to oznaczać, że STANDARD bardzo różni się od MULTI, ale prawdopodobnie żadne z innych dobrych porównań nie ma sensu.
Możemy zastosować trzy hipotezy zerowe:
- H 0 : μ konkretna = nie jeden, ale dwa
- H 0 : 2 = μ pięć
- H zero : 1 = 3
Jeśli jakakolwiek związana z tymi hipotezami zerowymi zostanie odrzucona, hipoteza zerowa złośliwego oprogramowania zostanie odrzucona.
Zwróć uwagę na to, jeśli ustawisz Î ± =. 05 to globalna cena rynkowa alfa dla prawie trzech częściowych analiz 14, głównie dlatego, że 1 – – (1 Î ±) trzy lub = 1 – – (1,05) odpowiada jako sposób na 3 0,142525 Przykład 6). Zwykle prawdopodobieństwo związane z odrzuceniem hipotezy zerowej, nawet jeśli jest (błąd typu I), wynosi zazwyczaj 14,2525%.
W przypadku k organizacji musisz mieć m = KOMBIN (k, 2), aby kontynuować te testy, tak aby każda ostateczna końcowa alfa wyglądała jak 1 i (1 – Î ±) m , super wartość е, która będzie rosła i dużo wyższa wraz ze wzrostem liczby próbek. Na przykład, jeśli k = 6, to m = dwadzieścia pięć, a prawdopodobieństwo znalezienia co najmniej istotnego testu t jest czysto losowe, może nawet załóżmy, że hipoteza zerowa jest prawdziwa, zwykle przekracza 50%.
Rzeczywiście, jedną z korzyści związanych z wykonywaniem ANOVA zamiast prób dzielenia się testami t jest zmniejszenie błędu typu I. Jedynym problemem jest to, że po wykonaniu ANOVA, jeśli być może żadne założenia nie zostaną odrzucone, oczywiście będziesz chciał wiedzieć, którzy ludzie mają wariancję, która będzie wtedy nierówna, co oznacza, że na pewno napotkasz problem.
Jaki jest eksperymentalny wskaźnik błędów dla wielokrotnych porównań Tukeya?
Metoda HSD Tewkisa. Przy eksperymentalnym wskaźniku błędu bliskim 5% i trzem zabiegom, porównujemy teraz rodzaje olejów o tak różnych właściwościach. 0 3 2 równa się 2. 4 9 para. Innymi słowy, STANDARD znacząco różni się od MULTI, ale żadne z dodatkowych porównań nie ma sensu.
Aby uzyskać łączny poziom błędu dla Strefy I (znany jako eksperymentalna ocena błędu procentowego lub wskaźnik rodzinny) wynoszący 0,05 w trzech samodzielnych testach laboratoryjnych, należy ustawić każdy alfa psa do wartości takiej jak określony odrębny – (1 – Î ±) 7 = 0,05, tj. ± równa się – (1 – 0,05) 1 3 = 0,016952 . Jak wspomniano w Statistical Power, zmniejsza to energię elektryczną prywatnych testów t dla większości tych samych wielkości próbek. W takim przypadku, gdy poziom błędu bałaganu wynosi <. 05, ten poziom błędu jest uważany za konserwatywny. Jeśli ta metoda jest > 0,05, powiedziałbym, że błąd jest uważany za duży.
Czym jest wskaźnik błędów w porównaniu?
Jednym z takich produktów jest obecnie porównawczy poziom błędu, który niewątpliwie definiuje się jako stosunek wszystkich błędów typu I do łącznej liczby porównań. Tylko w celach ilustracyjnych, jeśli mamy do porównania cztery procedury uzdrawiania, musimy przeprowadzić proste porównanie czasu w ciągu sześciu miesięcy.
Istnieją dwa typy związane z koncentracją na testowaniu po ANOVA: planowane (oznaczane również jako a priori) i nieplanowane (nazywane również własnym a posteriori, a może nawet ex Poczta). Okazało się, że zaplanowane testy zostały zdefiniowane przed zebraniem danych, a niezaplanowane testy po zebraniu dokumentów. Testy te mają zupełnie inny poziom błędów typu I.
Załóżmy na przykład, że istnieją grupy dokumentów. W przypadku użycia wartości alfa o wartości 0,05 w odniesieniu do zaplanowanego testu, hipoteza zerowa 
Moglibyśmy przeanalizować ćwiczenie ANOVA 1 z podstawowymi pojęciami, przeprowadzając różnorodne testy na dwóch próbkach. Na przykład, chcąc odrzucić następującą hipotezę zerową
- H 0 : 9 = 2
- H 0 : 8 = 3
- H 0 : 1 = μ 3
Zatwierdzono: Fortect
Fortect to najpopularniejsze i najskuteczniejsze narzędzie do naprawy komputerów na świecie. Miliony ludzi ufają, że ich systemy działają szybko, płynnie i bez błędów. Dzięki prostemu interfejsowi użytkownika i potężnemu silnikowi skanowania, Fortect szybko znajduje i naprawia szeroki zakres problemów z systemem Windows - od niestabilności systemu i problemów z bezpieczeństwem po zarządzanie pamięcią i wąskie gardła wydajności.
Jeśli którekolwiek z tych pojęć zerowych zostanie odrzucone, pierwotna hipoteza zerowa zostanie odrzucona.
Należy jednak pamiętać, że jeśli ustawisz Î ± = 0,05 dla każdej powiązanej z tymi konkretnymi trzema analizami cząstkowymi, to ogólnym liderem jest, powiedziałbym, wartość. 14, ponieważ 1 – 1 Î ±) 3 = 1 – ~ – (1,05) 3 to 0,142525 (patrz Przykład 6 dla definiowania pojęć probabilistycznych na podstawie ). Oznacza to, że prawdopodobieństwo odrzucenia hipotezy zerowej, nawet jeśli jest ona bardzo stała (błąd typu I), wynosi 14,2525%.
W przypadku stylów c należałoby przeprowadzić takie testy erina równa się COMBIN (k, 2), w wyniku czego najważniejsza całkowita wartość alfa to dwa (1 . – Î ±) m , wartość faktu, który zaczyna się od zwiększenia częstotliwości próbkowania, zostanie zwiększona i wyższa. Na przykład, jeśli zgadzam się = sześć powodów, to m = 15, i tak jak pewne prawdopodobieństwo znalezienia testu t przynajmniej doniosłego dla danej osoby przez przypadek, nawet każda dokładna hipoteza zerowa przekracza 50%.
Co to jest porównanie wskaźnik błędów?
1. Porównawczy poziom błędu. Jest to prawdopodobieństwo błędu typu I (który neguje obecnie niesamowitą prawdziwą wartość H0) przy rozważaniu analizy tak. W przypadku naszego pięciogrupowego projektu dostępnych jest 10 poziomów błędów porównania, jeden dla około dziesięciu możliwych par.
Jednym z powodów wykonywania ANOVA zamiast testów cenowych jest po prostu zmniejszenie błędu I typu. Jedynym problemem jest to, że po opracowaniu aktualnej ANOVA, jeśli można odrzucić zerową spekulację, oczywiście chcesz się dowiedzieć, które grupy mają nierówną wariancję, podczas gdy wtedy z pewnością będziesz musiał zmierzyć się z tego rodzaju głównym problemem.
Aby uzyskać łączny współczynnik błędu typu I (nazywany okresem błędu eksperymentalnego lub współczynnikiem błędu rodzinnego) równy 0,05, każda konkretna osoba musi ustawić każdą wartość alfa na dodatnią wartościową treść, taką jak 1 – (1 – ±) < sup> trzy lub = 0,05, czyli Î ± = pierwsza – (1 – 0,05) konkretna osoba / 3 = 0,016952. Jak wspomniano w sekcji „Moc statystyczna”, dla naszej własnej wielkości próbki zmniejsza to moc w dowolnym momencie w porównaniu z indywidualnymi testami t. Eksperymentalny współczynnik błędu, przypadek <. Następnie 05, rozmiar błędu jest uważany za tradycjonalistyczny. Jeśli powinno być > 0,05, błąd jest dosłownie oznaczany jako duży.