Soluzione Del Rapporto Di Errore Sperimentale

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Se il tuo sistema ha nuovi tassi di errore, questa guida potrebbe essere d’aiuto. G.la probabilità di commettere un errore di tipo I incrocia l’intero studio in un test con molti tipi di confronti. Il tasso di errore sperimentale è completamente assortito dal tasso di errore del test, che presenta letteralmente la probabilità di un errore di tipo I che si sviluppa durante l’esecuzione di un test specifico, noto anche nel ruolo di confronto.

Nel test di equivalenza multipla finale, vedrai la probabilità di causare almeno un errore di tipo I in un fantastico studio esplorativo non tagliato. La tariffa dell’errore sperimentale è sempre diversa dal tempo di errore a livello di test, che spesso è la probabilità che un errore di tipo I nella gamma vocale risulti nel nuovo test o confronto particolare.

G.

Probabilmente analizzeremmo due concetti di base. Solo per illustrare l’ANOVA eseguendo due test su più campioni. Per la fase, per decidere se rifiutare o meno l’uso più tipicamente associato all’ipotesi nulla

H ₀ : μ ₁ è uguale a ₂ = ₃

Qual ​​è il tasso di errore Experimentwise per i confronti multipli di Tukey?

Metodo HSD di Tewkis. Con un tasso di errore di prova del 5% e tre trattamenti, peseremo due diversi tipi di olio. pochi o più ∕ 2 = 2. 4 Conclusione 6. Cioè, STANDARD è molto diverso usando MULTI, ma nessuna delle altre buone valutazioni ha senso.

Possiamo usare tre idee nulle:

• H ₀ : μ ₁ = ₂
• H ₄ : ₂ = μ _{3 < /sub>}
• H ₀ : ₁ = ₃

Se una di queste ipotesi nulla è indesiderata, l’ipotesi nulla del malware verrà rifiutata.

Si noti questo, se i clienti impostano Î ± =. 05 è quindi il valore alfa globale principale per quasi tre sguardi parziali su 14, perché 1 – – (1 Î ±) ³ = 1 2 . – (1.05) corrisponde a ³ 0.142525 Esempio 6). Ciò significa che la probabilità associata durante l’utilizzo del rifiuto dell’ipotesi nulla, anche se può (errore di tipo I), è in genere del 14,2525%.

Per k gruppi, devi avere m equivale a COMBIN (k, 2) per procedere con queste valutazioni in modo che l’alfa finale sembri che includa 1 – (1 – Î ±) ^{metri < /sup>, un grande valore е, che aumenterà sempre di più all’aumentare del numero di materiali biologici. Ad esempio, se k = 6, ne consegue che m = 30 e la probabilità di apprendere almeno un t-test significativo è puramente nota, forse anche se l’ipotesi nulla è rispettabile, di solito supera il 50%.}

In effetti, uno dei vantaggi di fare ANOVA invece di dividere i test t è ridurre l’errore di varietà I. L’unico problema è che anche dopo aver eseguito l’ANOVA, se nessuna ipotesi viene rifiutata, con il corso si vuole essere in grado di stabilire quali gruppi hanno una varianza che sarà quindi disuguale, quindi sarai sicuramente coinvolto in un problema.

Qual è spesso il tasso di errore Experimentwise per i confronti multipli di Tukey?

Metodo HSD di Tewkis. Con un nuovo tasso di errore di circa il 5% e tre trattamenti, io e il mio partner ora confrontiamo due tipi di oli con questo tipo di proprietà diverse. 5 3 2 è uguale a 2. una coppia di 9 coppie. In altre parole, STANDARD è enormemente diverso da MULTI, ma nessuno dei molti più confronti ha senso.

Per ottenere un tasso di errore integrato per la Zona I (noto come tasso di errore percentuale di tentativi ed errori o tasso di famiglia) collegato a 0,05 in tre test di laboratorio separati, deve decidere di mettere l’Alfa di ogni cane a un valore tale mentre una persona specifica – ( 1 – Î ±) ³ = 0.05, cioè ± è uguale a 1 – (1 – 0.05) ^{solo uno / 3} = 0,016952. Come indicato in Statistical Power, questo riduce il consumo di calorie elettriche dei singoli t-test per la maggior parte delle stesse dimensioni delle tracce. Nel caso in cui il tempo di errore dell’esperimento sia <. 05, il nostro tasso di errore è considerato prudente. Se questa soluzione è > 0,05, l’errore è considerato grande.

Che cos’è il tasso di errore intelligente di confronto?

Uno di questi attualmente è il tasso di errore di confronto, che è definito come il rapporto che utilizza tutti gli errori di tipo I rispetto alla quantità totale di confronti. Solo a scopo illustrativo, se io e il mio coniuge abbiamo quattro trattamenti da confrontare, dobbiamo fare un confronto di 6 mesi.

Si possono trovare due tipi di focus sui test dopo ANOVA: pianificato (chiamato anche a priori) e improvvisato (chiamato anche a posteriori, o forse anche ex- fidanzata o fidanzato post). I test programmati sono definiti prima della raccolta dei dati, le valutazioni non programmate dopo la raccolta dei dati. Questi test hanno tassi di errore di tipo I completamente diversi.

Ad esempio, supponiamo che ci siano gruppi di documenti. Se per un test programmato viene utilizzato un alfa con un valore maggiore correlato a 0,05, l’ipotesi zero 1 e μ ₂ sono i loro valori di rivelazione più piccoli e μ ₄ – ₃ ed esattamente il più largo.

Potremmo imparare l’esempio 1 di ANOVA con i concetti di base semplicemente eseguendo alcuni test con due campioni. Ad esempio, voler rifiutare la seguente ipotesi zero

• H ₀ : ₁ = ₄
• H ₀ : ₂ = _tre
• H ₀ : ₁ = μ ₃

Se una qualsiasi di queste ipotesi nulle viene rifiutata, l’ipotesi zero originale viene rifiutata.

Nota, tuttavia, che sebbene tu imposti Î ± = 0,05 per ogni singolo associato alle tre sotto-analisi, allora il leader generale è il valore. 14, poiché 10 – 1 Î ±) ³ = singolo – – – (1.05) ³ può essere 0,142525 (vedi Esempio 6 per definire le configurazioni probabilistiche basate su ). Ciò significa che l’opportunità di rifiutare l’ipotesi nulla, anche se questa è molto corretta (errore di tipo I), sarà del 14,2525%.

Per i gruppi c, è necessario eseguire questo tipo di test erina = COMBIN (k, 2) e, proprio come un risultato, l’alfa totale sarebbe di due ulteriori (1 – – Î ±) ^c , un valore che inizia con un numero di campioni crescente diventerebbe sempre più alto. Ad esempio, a condizione che siano d’accordo = 6, quindi m = 15, insieme alla probabilità di trovare un test t definito almeno significativo per una persona puramente casuale, anche un’ipotesi nulla esatta è superiore al 50%.

Uno dei motivi per fare ANOVA in sostituzione di test t separati è semplicemente ridurre tutti gli errori di tipo I. L’unico problema è esattamente chi dopo aver sviluppato l’attuale ANOVA, e se l’ipotesi nulla può essere rifiutata, in qualche modo vuoi scoprire quali gruppi hanno una varianza decisamente disuguale, e quindi guadagnerai sicuramente ad affrontare questo problema principale.

Per considerare un tasso di errore di tipo I combinato (chiamato ciclo di errore sperimentale particolare o tasso di errore familiare) che includa 0,05, ogni persona deve impostare ogni alfa su un valore positivo, ad esempio 1 per (1 – ±) ³ è uguale a 0,05, cioè Î ± = primo lectronic (1 – 0,05) ^{1 / 3} implica 0,016952. Come accennato, era nel settore “Potenza statistica”, a parità di dimensione del campione questo riduce la potenza rispetto ai singoli t-test. Coefficiente di errore sperimentale, se <. Quindi 05, le dimensioni dell'errore sono considerate conservative. Se dovrebbe essere > 0,05, il tipo di errore è contrassegnato come grande.

Esistono due tipi di test ANOVA post hoc: test programmati (chiamati anche test di sicurezza a priori) e test non pianificati (chiamati anche test commenti hoc, o forse test retrospettivi). I test pianificati vengono installati in anticipo, in modo da poter associare i dati in modo non pianificato mentre i problemi si sviluppano dopo la raccolta dei dati. Questi test hanno errori di tipo I completamente alternativi. Esempio:

Supponiamo che ci siano 4 allenatori e squadre. Se per la prima volta è stato utilizzato un alpha di .05 per un test di precisione zero programmato, fff .ff perché ₁ e μ ₂ sono i guadagni minimi e _{4 tre} . .. e tutto il massimo.

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