유형 II 오류-정의, 방지 방법 및 예

통계 가설 검정에서 유형 II 오류는 가설 검정이 거짓 인 귀무 가설을 기각하지 못하는 상황입니다. 즉, 테스트가 대립 가설에 대한 충분한 증거를 탐지 할 수있는 통계적 능력이 부족하기 때문에 사용자가 잘못된 귀무 가설을 기각하지 않도록합니다. 유형 II 오류는 거짓 부정이라고도합니다.

유형 II 오류

유형 II 오류는 통계 검정의 검정력과 반비례 관계를 갖습니다. 즉, 통계 테스트의 검정력이 높을수록 유형 II 오류를 범할 확률이 낮아집니다. 유형 II 오류의 비율 (즉, 유형 II 오류의 확률)은 베타 (β)에 의해 측정됩니다. 베타 투자 유가 증권 (즉, 주식)의 베타 (β)는 전체 시장. 위험의 척도로 사용되며 자본 자산 가격 책정 모델 (CAPM)의 필수 부분입니다. 베타가 높은 회사는 위험과 기대 수익도 더 높습니다. 통계적 검정력은 1-β로 측정됩니다.

유형 II 오류를 피하는 방법?

제 1 종 오류와 유사하게 가설 검정에서 제 2 종 오류를 완전히 제거하는 것은 불가능합니다. 가설 검정 가설 검정은 통계적 추론 방법입니다. 모집단 매개 변수에 관한 설명이 올바른지 테스트하는 데 사용됩니다. 가설 검증 . 사용 가능한 유일한 옵션은 이러한 유형의 통계 오류를 저지를 확률을 최소화하는 것입니다. 제 2 종 오류는 통계 검정의 검정력과 밀접한 관련이 있으므로 검정 검정력을 높여 오류 발생 확률을 최소화 할 수 있습니다.

1. 샘플 크기 늘리기

검정력을 높이는 가장 간단한 방법 중 하나는 검정에 사용되는 표본 크기를 늘리는 것입니다. 표본 크기는 주로 표본 오차의 양을 결정하며, 이는 가설 검정에서 차이를 탐지하는 능력으로 해석됩니다. 표본 크기가 클수록 통계 검정의 차이를 포착 할 가능성이 높아지고 검정력이 높아집니다.

2. 유의 수준 증가

또 다른 방법은 더 높은 수준의 유의성을 선택하는 것입니다. 예를 들어 연구자는 일반적으로 허용되는 0.05 수준 대신 0.10의 유의 수준을 선택할 수 있습니다. 유의 수준이 높을수록 귀무 가설이 참일 때 기각 할 확률이 더 높습니다.

귀무 가설을 기각 할 확률이 클수록 제 2 종 오류를 범할 확률이 감소하고 제 1 종 오류를 범할 확률이 증가합니다. 따라서 사용자는 항상 제 1 종 오류와 제 2 종 오류가 결정에 미치는 영향을 평가하고 적절한 수준의 통계적 유의성을 결정해야합니다.

Sam은 재무 분석가입니다. 재무 분석가는 무엇을합니까? 재무 분석가는 무엇을합니까? 데이터 수집, 정보 구성, 결과 분석, 예측 및 예측, 권장 사항, Excel 모델, 보고서 작성 그는 대형주와 소형주의 평균 가격 변동에 차이가 있는지 알아보기 위해 가설 테스트를 실행합니다. Russell 2000 Russell 2000은 Russell의 미국 소형주 2,000 개의 성과를 추적하는 주식 시장 지수입니다. 3000 인덱스. Russell 2000 지수는 주로 소형주로 구성된 뮤추얼 펀드의 벤치 마크로 널리 인용됩니다. .

테스트에서 Sam은 대형주와 소형주 사이의 평균 가격 변동에 차이가 없다는 귀무 가설로 가정합니다. 따라서 그의 대립 가설은 평균 가격 변동 사이에 차이가 존재한다는 것입니다.

유의 수준으로 Sam은 5 %를 선택합니다. 이것은 그의 검정이 실제로 참일 때 귀무 가설을 기각 할 확률이 5 %임을 의미합니다.

Sam의 테스트에서 유형 II 오류가 발생하면 테스트 결과는 대형주와 소형주 간의 평균 가격 변동에 차이가 없음을 나타냅니다. 그러나 실제로는 평균 가격 변동에 차이가 있습니다.

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