Sai lầm loại I (Type I Error) là gì? Ví dụ về sai lầm loại I
Hình minh họa. Nguồn: Twitter.com
Sai lầm loại I
Khái niệm
Sai lầm loại I trong tiếng Anh là Type I Error.
Sai lầm loại I là một loại lỗi xảy ra trong quá trình kiểm định giả thuyết khi đó giả thuyết bị bác bỏ mặc dù nó đúng và nên được chấp nhận.
Trong kiểm định giả thuyết thống kê, giả thuyết không được xác định trước khi bắt đầu phép thử. Trong một số trường hợp, giả thuyết không (H0) cho rằng mối quan hệ nguyên nhân - kết quả của đối tượng được thử và các kích thích được áp dụng có tác động lên kết quả của kiểm định.
Điều kiện này được ký hiệu là "n = 0." Nếu khi kiểm định kết quả cho thấy rằng các kích thích được áp dụng có gây ra phản ứng cho đối tượng kiểm định thì giả thuyết không với giả định các kích thích không gây ảnh hưởng lên đối tượng kiểm định sẽ bị bác bỏ.
Sai lầm loại I dương tính sai
Đôi khi việc bác bỏ giả thuyết không rằng không có mối quan hệ giữa đối tượng kiểm định, các kích thích và kết quả có được có thể không chính xác.
Nếu có nguyên nhân khác ngoài các kích thích kiểm định gây ra sai lệch trong khi kết quả báo cho rằng các kích thích của kiểm định có tác động lên đối tượng, thì kết quả đang bị "dương tính giả". Trong trường hợp này, kết quả hoàn toàn có thể bị tác động do ngẫu nhiên. Lỗi "dương tính giả" này ám chỉ sự bác bỏ H0 một cách không chính xác, hay được gọi là sai lầm loại I. Hay nói đơn giản hơn, một sai lầm loại I bác bỏ một ý tưởng không nên bị bác bỏ.
Ví dụ về sai lầm loại I
Ví dụ, chúng ta hãy xem xét trường hợp một tên tội phạm bị buộc tội và đang chờ phán quyết. Giả thuyết không H0 cho rằng người đó vô tội, và giả thuyết thay thế H1 là người đó có tội. Sai lầm loại I trong trường hợp này là dù người đó thực sự vô tội họ vẫn bị xử có tội và bị tống vào tù.
Trong kiểm định y tế, một sai lầm loại I có thể gây ra sự xuất hiện của một phương thức điều trị bệnh mới được cho rằng có tác dụng chữa bệnh trong khi thực tế thì không. Khi một loại thuốc mới đang được kiểm định, giả thuyết không sẽ là thuốc không ảnh hưởng đến sự tiến triển của bệnh.
Giả sử một phòng thí nghiệm đang nghiên cứu một loại thuốc trị ung thư mới. giả thuyết không H0 của họ là thuốc không ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng của tế bào ung thư. Sau khi áp dụng thuốc cho các tế bào ung thư cho kết quả các tế bào ung thư ngừng phát triển. Hiện tượng này sẽ khiến các nhà nghiên cứu bác bỏ giả thuyết không của họ rằng thuốc sẽ không có tác dụng.
Nếu thuốc gây ra sự ngừng tăng trưởng các tế bào thì kết luận sẽ là bác bỏ H0, nếu trong thực tế đúng như vậy thì kết luận này là chính xác. Tuy nhiên, nếu có nhân tố nào khác trong quá trình kiểm định gây ra sự ngừng tăng trưởng thay vì thuốc được thử nghiệm, thì đây là một ví dụ về việc bác bỏ không chính xác giả thuyết không, hay sai lầm loại I.
(Theo Investopedia)
