Comprendre les erreurs de type II De la même manière que les erreurs de type 1 sont communément appelées « faux positifs », les erreurs de type 2 sont appelées « faux négatifs faux négatifs » Une erreur de faux négatif, ou faux négatif, est un résultat de test qui indique à tort qu’un l’état ne tient pas. Par exemple, lorsqu’un test de grossesse indique qu’une femme n’est pas enceinte, mais qu’elle l’est, ou lorsqu’une personne coupable d’un crime est acquittée, il s’agit de faux négatifs.https://en.wikipedia.org › Faux_positifs_et_faux_négatifsFaux positifs et faux négatifs – Wikipédia ».
Quel est l’autre nom de l’erreur de type 2 ?
Une erreur de type II, également appelée erreur de deuxième espèce ou erreur bêta, confirme une idée qui aurait dû être rejetée, comme par exemple prétendre que deux observances sont identiques, bien qu’elles soient différentes.
À quoi correspond une erreur de type 2 ?
Ainsi, une erreur de type I équivaut à un faux positif, et une erreur de type II équivaut à un faux négatif.
Une erreur de type 2 est-elle une erreur aléatoire ?
Une erreur de type II se produit lorsqu’il existe réellement une différence (association, corrélation) dans l’ensemble, mais qu’un échantillonnage aléatoire a empêché vos données de présenter une différence statistiquement significative.
Quels sont les 2 types d’erreur ?
En conséquence, il existe en fait deux types d’erreurs différents ici. Si nous rejetons une hypothèse nulle qui est réellement vraie, alors nous avons fait une erreur de type I. En revanche, si on retient l’hypothèse nulle alors qu’elle est en fait fausse, alors on a fait une erreur de type II.
