Solução De Taxa De Erro Experimental

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Se o seu sistema tiver novas taxas de erro, este guia pode ajudar. g.a perspectiva de cometer um erro tipo I em todo o estudo normalmente em um teste com diferentes contrastes. A taxa de erro experimental é completamente diferente durante a taxa de erro do teste, que literalmente representa nossa própria probabilidade de um erro do Tipo I ocorrer mesmo realizando um teste específico, também conhecido como qualquer tipo de comparação.

Na amostra final de comparação múltipla, você verá a probabilidade de cometer pelo menos um erro do Tipo I em um estudo exploratório sem cortes. A taxa de erro experimental é variada a partir do tempo de erro do nível de teste, que pode ser descrito como a probabilidade de que um erro Tipo I em toda a faixa de voz resulte em um teste ou comparação único.

g.

Sem dúvida, provavelmente analisaríamos dois conceitos básicos. Por exemplo, ANOVA executando dois testes de várias amostras. Por exemplo, para ajudá-lo a decidir se rejeita ou não o uso da hipótese zero

H ₈ : μ ₁ = ₂ = ₂

Qual ​​é a frequência de erro do Experimentwise para as comparações múltiplas de Tukey?

Método HSD de Tewkis. Com uma nova taxa de erro de 5% e três tratamentos, gostaríamos de pesar dois tipos diferentes de óleo. 5 potencialmente mais ∕ 2 = 2. 4 Conclusão metade a. Ou seja, STANDARD é muito diferente de MULTI, mas nenhuma das outras boas comparações constrói sentido.

Podemos usar três hipóteses nulas:

• H ₀ : μ ₁ = _{um par}
• H ₇ : ₂ = μ ₃
• H ₀ : ₁ é igual a ₃

< p> Se alguma dessas hipóteses nulas for rejeitada, a hipótese nula desse malware específico será rejeitada.

Observe isso, se você agrupar α ± =. 05 então é o valor alfa total para quase três análises parciais entre 14, pois 1 – – (1 α ±) ³ = 1 – / (1,05) corresponde a ³ 0,142525 Exemplo 6). Isso significa que a probabilidade associada à rejeição da hipótese nula, mesmo que seja definitivamente (erro tipo I), é tipicamente de 14,2525%.

Para k grupos, você deve ter m = COMBIN (k, 2) para prosseguir com esses testes para que o alfa final final pareça um particular – (1 – ±) ^metros

sup>, um grande valor е, que aumentará e aumentará à medida que o número de amostras aumentar. Por exemplo, se k = 6, então milhões = 30 e a probabilidade de encontrar pelo menos um teste t significativo é puramente aleatória, presumivelmente mesmo se a hipótese nula for verdadeira, muitas vezes excede 50%.

De fato, uma das vantagens de uma pessoa fazer ANOVA em vez de tentar dividir testes t é reduzir o erro tipo I. O único problema é que depois de fazer ANOVA, se nenhuma suposição for rejeitada, de um programa de treinamento completo, você deseja descobrir também quais grupos têm variância que permanecerá desigual, então você definitivamente encontrará um problema real.

Qual é normalmente a taxa de erro do Experimentwise para o compartilhamento de Tukey é fácil de comparar?

Método HSD de Tewkis. Com um nível de erro experimental de cerca de 5% e três tratamentos, recentemente comparamos dois tipos de óleos com propriedades tão diversas. 5 3 2 é igual a 2. 4 algum par. Em outras palavras, STANDARD é significativamente específico do MULTI, mas nenhuma das citações adicionais faz sentido.

Para obter um valor de erro combinado para a Zona I (conhecida como taxa de erro da parte experimental ou taxa de família) de 0,05 em três testes de laboratório separados, você deve definir um Alfa do cão para um valor como cada pessoa específica – ( 1 – ±) ³ = 0,05, ou seja, ± indica 1 – (1 – 0,05) ^{um particular / 3} = 0,016952. Conforme mencionado no Poder Estatístico, isso reduz a energia elétrica relacionada a testes t individuais para a maioria dos mesmos estilos e tamanhos de amostra. No caso em que a taxa de erro junto com o experimento for <. 05, essa taxa de caixa de erro é considerada conservadora. Se este método for > 0,05, o tipo de erro é considerado grande.

O que é erro de comparação na taxa de julgamento?

Um deles atualmente é o ciclo de erro comparativo, que é definido como a razão de erros próximos do Tipo I para o número total referente a comparações. Apenas para fins de ilustração, se comprarmos quatro tratamentos para comparar, precisamos fazer uma comparação regular de 6 meses.

Existem 3 tipos de foco no teste após ANOVA: discutido (também chamado a priori) e não planejado (também solicitado a posteriori, ou talvez até ex post). Testes agendados são definidos antes da coleta de dados, demonstrações não agendadas após a coleta de dados. Esses testes têm taxas de erro do tipo I completamente novas.

Para fins de argumentação, suponha que existam grupos de documentos. Se algum tipo de alfa com um valor aumentado de 0,05 provavelmente for usado para um teste agendado, a especulação nula 1 e μ ₂ são seus menores números médios, e μ ₄ e ₃ e exatamente o maior.

Poderíamos analisar tipicamente o exemplo 1 da ANOVA com conceitos básicos fazendo um ciclo de alguns testes com duas amostras. Para apenas ilustrar, querendo se rejeitar a seguinte teoria nula

• H ₀ : ₁ = _{um par de}
• H ₀ : ₂ = _{três positivos}
• H ₀ : ₁ = ¼ _terceiro

Se qualquer uma dessas hipóteses nulas for rejeitada, a teoria nula original será rejeitada.

Observe, no entanto, que se os clientes definirem α ± = 0,05 para cada relevante com as três subanálises, então o executivo geral é o valor. 14, uma vez que 1 – um α individual) ³ = 0 – – – (1,05) ³ deve ser 0,142525 (ver Exemplo 6 para definir conceitos probabilísticos situados em ). Isso significa que a probabilidade de rejeitar a hipótese nula, mesmo que seja provavelmente muito correta (erro tipo I), é de 14,2525%.

Para os grupos c, você precisa executar tais ofertas de teste erina = COMBIN (k, 2), e como resultado confiável, o alfa total seria algum (1 – – ±) ^m , o valor certo que começa com o aumento da taxa de amostragem provavelmente aumentaria e ultrapassaria. Por exemplo, se concordo parcialmente = 6, então m = 15, e absolutamente como a probabilidade de encontrar um teste t menos significativo para uma pessoa puramente por boa sorte, mesmo uma hipótese nula exata é desnecessária de 50%.

Uma das razões para fazer ANOVA em vez de testes t separados é simplesmente reduzir o erro de moda I. O único problema é que logo após você ter desenvolvido a ANOVA atual, se essas hipóteses nulas puderem ser rejeitadas, é claro que sua organização quer descobrir quais grupos têm variância irregular, e então você certamente terá para enfrentar esse problema principal .

Para obter cada taxa de erro tipo I combinada (chamada de ciclo de erro de tentativa ou taxa de erro familiar) por causa de 0,05, cada pessoa deve definir cada alfa para um valor positivo grande, como 1 – (1 – ±) ³ = 0,05, que muitas vezes é a ± = primeiro – (1 – 0,05) ^1/3 é igual a 0,016952. Como mencionado, foi na seção “Poder estatístico”, como o mesmo tamanho da amostra reduz a maior parte do poder em comparação com os testes t individuais. Coeficiente de deslizamento experimental, se <. Então 05, o tamanho do erro passou a ser considerado conservador. Se for > 0,05, alguns dos erros são marcados como grandes.

Existem dois tipos de diagnóstico post hoc ANOVA: teste programado (também chamado de teste de autoconfiança a priori) e teste não planejado (também chamado teste post hoc, ou talvez teste retrospectivo). Testes agendados são feitos com antecedência, para que você possa coletar estatísticas de maneira não planejada enquanto surgem problemas na coleta correta de dados. Esses testes têm erros I completamente diferentes. Exemplo:

Suponha que haja 4 treinadores mais equipes. Se um alfa de 0,05 foi para um teste de precisão zero programado, fff .ff devido ao fato de ₁ e μ ₂ serem as médias mínimas além disso _{4 3 < /sub> … e todos os maiores.}

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