タイプIおよびタイプIIエラーの定義を覚える方法はありますか？

私は教育の統計学者ではなく、ソフトウェアエンジニアです。しかし、統計はたくさん出てきます。実際、タイプIおよびタイプIIのエラーに関する質問は、Certified Software Development Associate試験の勉強中にたくさん出てきます（数学と統計は試験の10％です）。タイプIとタイプIIのエラーの正しい定義を常に考え出すのに苦労しています-今それらを覚えていますが（ほとんどの場合それらを覚えています）、私は本当にこの試験で凍結したくありません違いが何であるかを思い出そうとしています。

タイプIエラーは偽陽性であること、または帰無仮説を拒否して実際に真であり、タイプIIエラーが偽陰性であること、または帰無仮説を受け入れて実際に偽であることがわかっています。

ニーモニックなど、違いが何であるかを覚える簡単な方法はありますか？専門の統計学者はどのようにそれをしますか-それは彼らがそれを頻繁に使用したり議論したりすることで知っていることですか

（サイドノート：この質問はおそらくより良いタグを使用できます。私が作成したかったのは「用語」でしたが、それを行うには十分な評判がありません。誰かがそれを追加できれば素晴らしいです。

タイプ2は「False negative」または一種の「false false」を意味するため、falseの数として覚えています。

• タイプI：「対立仮説が真であると間違って思う」（1つは偽）
• タイプII：「対立仮説が間違っていると間違って思う」（2つの誤り）

少年がオオカミを泣いたとき...

村人が最初に犯したエラー（彼らが彼を信じたとき）は、タイプ1のエラーでした。
村人が犯した2番目のエラー（彼らが彼を信じなかったとき）は、タイプ2のエラーでした。

帰無仮説はオオカミではないため、少年の叫びは対立仮説でした;）

そのようなばかげた画像を投稿することをおmakeびしません。それがまさに覚えやすい理由だからです。帰無仮説：患者は妊娠していません。

画像ソース：Ellis、PD（2010）、「Effect Size FAQs」、Webサイトhttp： //www.effectsizefaq.com、12/18/2014にアクセス。

以下は、何らかの真実を知るための便利な方法です。

若い科学者はタイプIをコミットします。彼らは自分の信念を変えることを拒否しているため、効果を見つけて銃を跳びたいので、古い科学者はタイプIIをコミットします。

（その面白いバージョンで誰かがコメントする:)）

私はこれについて友人と話していましたが、彼はタイプIとタイプIIのエラーに関するWikipediaの記事へのリンクを蹴りました。ただし、完了のためだけにここに追加したいと思いました。私はそれが私を助けたとは思わなかったが、他の誰かを助けるかもしれない：

2つのエラータイプを正しく識別することが困難な場合、次のニーモニックは、（a）「エラー」が偽であり、（b）「正」および「負」の頭文字が異なる文字で書かれているという事実に基づいています。垂直線の数：

• タイプIのエラーは偽の正です。Pには1本の垂直線があります。
• タイプIIエラーは偽の負です。Nには2本の垂直線があります。

これにより、偽陽性とは真の帰無仮説を拒否することを意味し、偽陰性は偽の帰無仮説を拒否できないことを覚えておく必要があります。

これは決して最良の答えではありませんが、誰かがこの質問を見つけた場合にそれを捨てたいと思いました。これは彼らを助けることができます。

アイデアを完全に拒否することもできます。

一部の著者（Andrew Gelmanはその1人）は、タイプS（サイン）およびタイプM（マグニチュード）エラーの議論に移行しています。間違った効果の方向（例：治療グループは良くなるが実際には悪くなると思う）または間違った大きさ（例：効果が小さいか、本質的に効果がない、またはその逆）を推測できます。 。

詳細については、Gelmanのブログをご覧ください。

他の応答で冗長にならないようにします（ただし、JMが既に提案したことは少しは思えますが）が、次の2つの写真を見せることが一般的に好きです。

私はタイプIとタイプIIの違いを思い出すために「司法」アプローチを使用します。タイプIエラーを犯した裁判官は罪のない男を刑務所に送り、タイプIIエラーを犯した裁判官は有罪の男を解放します。

Occamのカミソリの原理に基づいて、タイプIエラー（真の場合は帰無仮説を拒否）はタイプIIエラー（偽の場合は帰無仮説を拒否しない）よりも「間違いなく」悪いです。

そのような議論を信じる場合：

• タイプIのエラーが主な関心事です
• タイプIIエラーは二次的な懸念事項です

注：この価値判断を支持するわけではありませんが、タイプIIのタイプIを思い出すのに役立ちます。

ここに、違いを思い出すのに役立つ説明があります。

タイプIエラー：火災のないアラーム。 タイプIIエラー：アラームなしの火災。

すべての料理人は、タイプIエラーを回避する方法を知っています。電池を取り外すだけです。残念ながら、これによりタイプIIエラーの発生率が増加します。:)

タイプIIエラーの可能性を減らすことは、アラームを過敏にすることを意味し、その結果、タイプIエラーの可能性が高まります。

出典：統計の漫画ガイド

Hurrah、私がそれに答えることができるほど十分に非技術的な質問！

「タイプ1は短所です」[押韻]-つまり、違いが存在しない場合に違いがあると考えるようになります。常に私のために働く。

以前は、2つの正規分布（またはベルカーブ）の通常の図の観点から考えていました。左から右に向かって、分布1はヌルであり、分布2は代替です。タイプIは（誤って）最初の（Null）を拒否し、タイプIIは2番目の（代替）を「拒否」します。

（今、あなたは実際に代替案を拒否しているのではなく、誤ってNullを受け入れている（または拒否していない）ことを覚えておく必要があります。

（ほんの少し前に発明したちょっとした冗談の答え）

1. 一流の人は自分が常に正しいと思っています。
2. 二流の人は、自分が常に間違っていると思います。

1. 最初のクラスの人は、タイプIのエラーのみを作成できます（時々、彼が間違っているからです）。
2. 2番目のクラスの人は、タイプIIのエラーのみを行うことができます（ときどき正しいため）。

私の友人はこれを思いつき、私はそれがかなり素晴らしいと思いました。彼女は、共和党が過去2回の大統領選挙の間に両方の過ちを犯したと言いました。 ）共和党員は、実際には気候変動は神話であると主張するタイプ2の誤りを犯しています。

政治や気候変動についてのあなたの見解が何であれ、それは覚えるのがとても簡単な方法です!!

$\alpha$$\beta$$\alpha$$\beta$$\alpha$$\alpha$$\beta$$\beta$

$\alpha$

RAAR 'like a lion' =最初の部分は* R *必要なときに排出* A * ccept（タイプIのエラー）2番目の部分は* A *必要に応じて* ccept * R *排出（タイプIIエラー）

これは私にとってそれを覚える最も簡単な方法です:)

幸運を！

タイプ1 =拒否：これは1ワード式ですタイプ2 =しない：これは2ワード式です

私は考えてそれを覚えています：帰無仮説有意性検定を行うとき、私が最初にすることは何ですか？偽りの拒否をする確率の基準を設定します。したがって、タイプ1はこの基準であり、タイプ2は関心のある他の確率です。つまり、nullがfalseの場合にnullを拒否できない確率です。したがって、1 =最初に設定した確率、2 =もう一方の確率。

方法は次のとおりです。タイプIは楽観的エラーです。タイプIIは悲観的エラーです。

O、P：1、2。それらはアルファベット順です。

あなたが問題を見ている間、それが韻を踏んで残りを理解するので、「それはタイプIではなくIIです」を暗記します

エラーを作成しているため、タイプI-nullはtrueですが、そうではないと言う（拒否する）-偽陽性その後、タイプIIはnullがTrueではないが、あなたはそれを言う（拒否しない）-false負

また、他のことを行う前に、ヌル仮説と対立仮説が何であるかを述べるのに役立ちます

これが、タイプIとタイプIIのエラーの違いを覚えている方法です。

タイプIは偽陽性です

タイプIIは偽陰性です

タイプIは非常にポジティブであるため、最初にベッドから飛び降りて階下に移動し、重要な朝食を見つけます。何も見つかりません！

タイプ1エラーtrueの場合、帰無仮説を拒否

トルンウィット

あまりにも熱心な小さなアライグマは、ティータイムのときに隠れることはありません

タイプ2エラーfalseの場合、帰無仮説を受け入れます

TTEANHWIIF

インテリジェントアイリッシュファーマーズとタンエルビスの12個のハムを食べた

ソフトウェアエンジニア向け：タイプIエラー（2つのうちの最初のエラー）を「S」、「N」、「Number」という用語に関連付けてみてください。タイプIIエラーは、タイプIエラーが何であるかが分かれば正反対です。

時々、非常に古い科学論文を読むと、統計の背後にあるいくつかのアイデアを理解するのに役立ちます。

...「エラーの2つの原因」、すなわち、

（a）受け入れられるべきであった仮説を拒否するエラー

（b）拒否されるべきであった仮説を受け入れることの誤り。

（wiki）

元のソース：Neyman、J .; ピアソン、ES（1967）[1928]。「統計的推論の目的のための特定のテスト基準の使用と解釈につ​​いて、パートI」。共同統計論文。ケンブリッジ大学出版局。1〜66ページ。 http://biomet.oxfordjournals.org/content/20A/1-2/175.full.pdf+html

通常の表は否定動詞を連結するため、混乱を招くと思います。次の「判定テーブル」のほうが一般化を覚えやすいことがわかりました。

                              H0 (fair)
                     True                False
          Positive   False positive      True positive
Decision             Type I error
(Gilty)
          Negative   True negative       False negative
                                         Type II error

ご了承ください：

1. 決定（正/負）が判定名と一致する
2. 「false」の判定はエラーです

FuNタイプIエラーのRouTiNeはRTN：拒否NullタイプIIエラーはFRFN：False Nullの拒否に失敗（仮説）

タイプIIエラーのニーモニックは次のとおりです。

TWO：T彼のWとしてOすなわち、[公表/資金調達/有名を得るための我々のチャンスを] pposingは、実験的な仮説は（エラーでいえ）拒否されました。

または

TWO：T彼のWをとしてO UT-とアウトの失敗（それはないですので、それは誤りです）。

タイプIは残されたもの（つまり、誤検知）です。

これらすべてを読んだ後、タイプIについて思い出すために自分で思いついた（タイプIIには逆のことが当てはまる。）

[A] lphaが最初で、[A] lternateを[A] cceptするとエラーになります。AAA。

RAT！RAF

RATはタイプIエラーを示し、！RAFはタイプIIを示します。

タイプIエラー-RAT

R吐出H ₀それはだctually のT RUE

タイプII- ！RAF

  ！   Rの吐出H ₀それはだctually F alse≡

ないR吐出H ₀それはだctually F alse

！はnot演算子を示すため、！「ない」という言葉で。

NB：H ₀ =帰無仮説

覚えておいてください：

I  True
II False
or
I  TRue
II FAlse
or
I  TR
II FA
or
I  T         R.
II F         A
or 
Type  I error: True Ho is Rejected.
Type II error: False Ho is Accepted.

だから覚えて

I  True
II False