Alpha RiskAlpha risk is the risk of

Alpha Risk
Alpha risk is the risk of incorrectly deciding to reject the null hypothesis. If the confidence interval is 95%, then the alpha risk is 5% or 0.05.

For example, there is a 5% chance that a part has been determined defective when it actually is not. One has observed or made a decision that a difference exists but there really is none.

Alpha error is also called False Positive and Type I Error and considered a False Positive.

Confidence Level = 1 - Alpha

Throughout this site, Alpha risk of 0.05 is assumed, making the confidence level = 95%.

Alpha is called the significance level of a test. The level of significance is commonly between 1% or 10% but can be any value depending on your desired level of confidence or need to reduce Type I error. Selecting 5% signifies that there is a 5% chance that the observed variation is not actually the truth.

In summary, it's the amount of risk you are willing to accept of making a Type I error.

If a carbon monoxide alarm goes off indicating a high level alert but there is actually not a high level then this is Type I error.

If conducting a 2-sample T test and your conclusion is that the means are different when they are actually not would represent Type I error:





Beta Risk
Beta risk is the risk that the decision will be made that the part is not defective when it really is. In other words, when the decision is made that a difference does not exist when there actually is.

If the power desired is 90%, then the Beta risk is 10%.

There is a 10% chance that the decision will be made that the part is not defective when in reality it is defective. Or when the decision is made that a difference does not exist when there actually is.

The Power of a test = 1 - Beta

Beta error is also called False Negative and Type II Error.

The Power is the probability of correctly rejecting the Null Hypothesis.

The Null Hypothesis is technically never proven true. It is "failed to reject" or "rejected".

"Failed to reject" does not mean accept the null hypothesis since it is established only to be proven false by testing the sample of data.

Guidelines:
If the decision from the hypothesis test is looking for:


•Large effects or LOW risk set Beta = 15% (which is Power of 0.85)
•Medium effects, MEDIUM risk but not catastrophic, legal or safety related the set Beta = 10%
•Small effects, HIGH risk, legal, safety, or critical set Beta from 5% to as low as 1%.

If conducting an F-test and your conclusion is that the variances are the same when they are actually not would represent a Type II error.

Kết quả (Việt) 1:

Alpha rủi roAlpha rủi ro là nguy cơ không chính xác quyết định để loại bỏ giả thuyết null. Nếu khoảng tin cậy 95%, thì nguy cơ alpha là 5% hoặc 0,05. Ví dụ, có là một cơ hội 5% một phần đã được xác định lỗi khi nó thực sự là không. Một đã quan sát thấy hoặc thực hiện một quyết định rằng một sự khác biệt tồn tại nhưng có thực sự là không có. Alpha lỗi cũng được gọi là sai tích cực và loại I lỗi và được coi là một sai tích cực. Mức độ tự tin = 1 - Alpha Trong trang web này, Alpha nguy cơ 0,05 giả định, làm cho mức độ tự tin = 95%. Alpha được gọi là mức độ ý nghĩa của một bài kiểm tra. Tầm quan trọng của mức độ là thường giữa 1% và 10%, nhưng có thể là bất kỳ giá trị tùy thuộc vào mức độ mong muốn của bạn trong niềm hoặc cần thiết để giảm nhập tôi lỗi. Chọn 5% có nghĩa là có một cơ hội 5% rằng các biến thể quan sát là không thực sự là sự thật. Nói tóm lại, nó là số rủi ro mà bạn sẵn sàng để chấp nhận làm một loại tôi lỗi. Nếu một báo động khí carbon monoxide đi off chỉ ra một cảnh báo cao cấp nhưng thực sự không có một mức độ cao thì đây là loại I lỗi. Nếu tiến hành một 2-mẫu thử nghiệm T và kết luận là các phương tiện khác nhau khi họ thực sự không đại diện cho gõ tôi lỗi: Phiên bản beta rủi roPhiên bản beta rủi ro là nguy cơ mà quyết định sẽ được thực hiện rằng phần là không bị lỗi khi nó thực sự là. Nói cách khác, khi quyết định được thực hiện một sự khác biệt không có tồn tại khi có thực sự là. Nếu sức mạnh mong muốn là 90%, thì nguy cơ Beta là 10%. Đó là 10% có thể có quyết định sẽ được thực hiện rằng phần là không bị lỗi khi trong thực tế nó là khiếm khuyết. Hoặc khi quyết định được thực hiện một sự khác biệt không có tồn tại khi có thực sự là. Sức mạnh của một thử nghiệm = 1 - Beta Phiên bản beta lỗi cũng được gọi là sai tiêu cực và loại II lỗi. Sức mạnh là xác suất của một cách chính xác bác bỏ giả thuyết Null. Giả thuyết Null về mặt kỹ thuật không bao giờ được chứng minh sự thật. Nó là "không từ chối" hoặc "từ chối". "Không từ chối" không có nghĩa là chấp nhận các giả thuyết null kể từ khi nó được thành lập chỉ để được chứng minh sai bằng cách kiểm tra mẫu dữ liệu. Hướng dẫn:Nếu quyết định từ thử nghiệm giả thuyết tìm kiếm: Hiệu ứng •Large hoặc rủi ro thấp thiết lập Beta = 15% (trong đó là sức mạnh của 0.85) Hiệu ứng •Medium, các nguy cơ trung bình nhưng không nghiêm trọng, Pháp lý hoặc an toàn liên quan đến các phiên bản Beta đặt = 10% •Small khung, nguy cơ cao, Pháp lý, an toàn hoặc phiên bản Beta thiết lập quan trọng từ 5% đến nhỏ nhất là 1%. Nếu tiến hành một thử nghiệm F và kết luận là sự chênh lệch đều giống nhau khi họ đang thực sự không sẽ đại diện cho một lỗi loại II.

Kết quả (Việt) 2:

Alpha rủi ro
nguy cơ Alpha là nguy cơ không đúng quyết định bác bỏ giả thuyết. Nếu khoảng tin cậy là 95%, sau đó nguy cơ alpha là 5% hoặc 0,05. Ví dụ, có 5% cơ hội mà một phần đã được xác định bị lỗi khi nó thực sự không phải là. Một đã quan sát hoặc thực hiện một quyết định mà một sự khác biệt tồn tại nhưng có thực sự là không có. lỗi Alpha còn được gọi là False tích cực và loại I Lỗi và được coi là tích cực False. Confidence Level = 1 - Alpha suốt trang web này, Alpha nguy cơ 0,05 được giả định , làm cho mức độ tin cậy = 95%. Alpha được gọi là mức ý nghĩa của một bài kiểm tra. Mức ý nghĩa là phổ biến từ 1% hoặc 10% nhưng có thể là bất kỳ giá trị tùy thuộc vào mức độ mong muốn của bạn tự tin hoặc cần phải giảm Loại lỗi tôi. Lựa chọn 5% có nghĩa rằng có 5% cơ hội mà khác biệt quan sát không thực sự là sự thật. Nói tóm lại, đó là mức độ rủi ro mà bạn sẵn sàng chấp nhận làm cho một sai lầm loại. Nếu một báo động khí cacbon monoxide sẽ tắt chỉ một cấp cao cảnh báo nhưng có thực sự không phải là một cấp độ cao thì đây là loại I lỗi. Nếu tiến hành một thử nghiệm T-2 mẫu và kết luận của bạn là các phương tiện khác nhau khi họ thực sự không thể đại diện cho Loại lỗi tôi: rủi ro Beta nguy cơ Beta là rủi ro mà các quyết định sẽ được thực hiện mà một phần là không bị lỗi khi nó thực sự là. Nói cách khác, khi quyết định được đưa ra là một sự khác biệt không tồn tại khi có thực sự là. Nếu sức mạnh mong muốn là 90%, sau đó nguy cơ Beta là 10%. Có 10% cơ hội rằng quyết định sẽ được đưa ra rằng một phần là không bị lỗi trong khi thực tế nó là khiếm khuyết. Hoặc khi các quyết định được đưa ra là một sự khác biệt không tồn tại khi có thực sự là. Sức mạnh của một thử nghiệm = 1 - Beta lỗi Beta cũng được gọi là False Negative và Type II Error. Sức mạnh là khả năng từ chối một cách chính xác các Null giả thuyết. Các Null giả thuyết là kỹ thuật không bao giờ được chứng minh đúng. Đó là "không thể từ chối" hoặc "từ chối". "Không thể từ chối" không có nghĩa là chấp nhận giả thuyết vì nó chỉ được thành lập để được chứng minh là sai bằng cách kiểm tra các mẫu dữ liệu. Hướng dẫn: Nếu quyết định từ các thử nghiệm giả thuyết là tìm kiếm các hiệu ứng • lớn hoặc nguy cơ LOW thiết Beta = 15% (đó là sức mạnh của 0,85) • Các tác dụng trung bình, nguy cơ VỪA nhưng không thảm khốc, pháp lý và an toàn liên quan đến các thiết lập Beta = 10% • hiệu ứng nhỏ, rủi ro cao, luật pháp, an toàn, hoặc thiết lập Beta quan trọng từ 5% xuống mức thấp nhất là 1%. Nếu tiến hành một F-kiểm tra và kết luận của bạn là phương sai đều giống nhau khi họ thực sự không thể đại diện cho một loại lỗi II.