टाइप II त्रुटि क्या है?
टाइप II त्रुटि, जिसे आमतौर पर, त्रुटि के रूप में संदर्भित किया जाता है, तथ्यात्मक बयान को बनाए रखने की संभावना है जो स्वाभाविक रूप से गलत है। यह झूठी सकारात्मक की एक त्रुटि है, अर्थात बयान तथ्यात्मक रूप से गलत है और हम इसके बारे में सकारात्मक हैं।
स्पष्टीकरण
टाइप एरर्स आमतौर पर परिकल्पना बनाने और उनकी घटना की संभावना के आधार पर समाधान की पहचान करने और उस डेटा के तथ्यात्मक सुधार की पहचान करने के लिए उपयोग किया जाता है जिस पर परिकल्पना की संरचना की गई है।
निम्नलिखित परिकल्पना अशक्त परिकल्पना, वैकल्पिक परिकल्पना, नमूना माध्य और त्रुटि की संभावना को दर्शाता है।
हमारे द्वारा किए गए प्रत्येक परीक्षण के साथ, निर्णय लेने में त्रुटि की संभावना हमेशा मौजूद रहती है, और इस तरह का निर्णय एक प्रकार का I या टाइप II त्रुटि हो सकता है। सरल शब्दों में, हम कहते हैं कि निर्णय लेते समय, हम सही तथ्यों को अस्वीकार कर सकते हैं, या हम गलत तथ्यों को स्वीकार कर सकते हैं। सही तथ्य की अस्वीकृति एक टाइप I त्रुटि है, और गलत तथ्यों की स्वीकृति एक टाइप II त्रुटि है। कामकाजी दुनिया में, यह त्रुटि बहुत खतरनाक साबित होती है क्योंकि संपूर्ण विश्लेषण और प्रयोग गलत साबित होते हैं क्योंकि आधार स्वयं गलत है।
निम्नलिखित तथ्यों को गलत तरीके से स्वीकार किए जाने के बाद कौन सी त्रुटि हो सकती है, इसका मैट्रिक्स निम्नलिखित है:
| रिटेन के लिए एक निर्णय लिया गया था | एक निर्णय अस्वीकार कर दिया गया था | |||
| (सकारात्मक) | (नकारात्मक) | |||
| नल की परिकल्पना सत्य है | सच्चा सकारात्मक | सच्चा नकारात्मक | ||
| (1- 1) | (a) = टाइप I एरर | |||
| नल की परिकल्पना गलत है | सकारात्मक झूठी | मिथ्या नकारात्मक | ||
| (Type) = टाइप II त्रुटि | (1 - β) |
उपरोक्त मैट्रिक्स से, हम कह सकते हैं कि:
- सही नल परिकल्पना और बनाए रखने का सही निर्णय एक वास्तविक सकारात्मक निर्णय है जो विश्लेषण को सही साबित करेगा। यह अध्ययन का अपेक्षित निष्कर्ष है।
- सही परिकल्पना और इसे बनाए रखने के लिए गलत निर्णय लेने से यह सही साबित नहीं होगा। इस तरह के एक सच्चे नकारात्मक निर्णय को टाइप 1 त्रुटि या त्रुटि कहा जाता है।
- गलत नल परिकल्पना और इसे बनाए रखने के लिए गलत निर्णय लेने से पूर्ण विश्लेषण खतरे में पड़ जाएगा। एक कभी किसी निष्कर्ष पर नहीं पहुंच पाएगा जहां व्याख्या का आधार ही गलत है। इस तरह के गलत-सकारात्मक निर्णय को टाइप II त्रुटि या positive कहा जाता है।
- गलत नल परिकल्पना और अस्वीकार करने का गलत निर्णय सभी विश्लेषण से वास्तविक अपेक्षा है। झूठे नकारात्मक निर्णयों को बिना किसी दूसरे विचार के अस्वीकार कर देना चाहिए।
टाइप II त्रुटि का उदाहरण
- मानव में, महिलाएं गर्भवती हो जाती हैं। हालांकि, सत्यापन करते समय, डॉक्टर गलती से एक आदमी को गर्भवती के रूप में पहचानता है। इसे टाइप II त्रुटि कहा जाता है, जहां आधार ही गलत है।
- इसके अलावा, डॉक्टर गर्भवती नहीं होने के रूप में महिलाओं का निदान करते हैं; हालांकि, वास्तविकता में, वह गर्भवती है। इसे टाइप I त्रुटि कहा जाता है, जहां तथ्य सही हैं, लेकिन कोई भी इसे अस्वीकार कर रहा है।
टाइप II त्रुटि कैसे होती है?
विभिन्न कारकों के परिणामस्वरूप ऐसी त्रुटि हो सकती है
# 1 - जनसंख्या में कोई भी बदलाव तुलनात्मक रूप से पता लगाने के लिए बहुत छोटा है
यदि आबादी में ही, परिवर्तन की प्रवृत्ति दिखाई नहीं दे रही है, तो कोई भी परिकल्पना परीक्षण सही तथ्यों को पूरा करने में सक्षम नहीं होगा। ऐसा परिदृश्य गलत तथ्यों की स्वीकृति तक ले जाएगा, जिसके परिणामस्वरूप टाइप II त्रुटि होगी।
# 2 - नमूना आकार जनसंख्या का बहुत छोटा हिस्सा शामिल है
नमूना को पूरी आबादी का प्रतिनिधित्व करना चाहिए। इस प्रकार, यदि नमूना आबादी का एक आदर्श प्रतिनिधित्व नहीं है, तो यह अत्यधिक संभावना नहीं है कि यह विश्लेषण के लिए सही तस्वीर देगा। विश्लेषक सही तथ्यों की पहचान नहीं कर पाएंगे। नतीजतन, एक विश्लेषक गलत तथ्यों पर भरोसा करेगा और परिणामस्वरूप टाइप II त्रुटि होगी।
# 3 - गलत नमूना चयन
आम तौर पर, यादृच्छिक नमूने का विश्व स्तर पर उपयोग किया जाता है, क्योंकि इसे नमूने के चयन के सबसे निष्पक्ष तरीकों में से एक माना जाता है। हालांकि, कई बार, यह नमूनों के अनुचित चयन के परिणामस्वरूप होता है। इससे जनसंख्या का गलत कवरेज होता है और परिणाम II टाइप होता है।
क्या टाइप II त्रुटियों से बचा जा सकता है?
# 1 - विश्लेषण तब तक दोहराएं जब तक कि एक की आवश्यकता पर पहुंच न हो जाए
महत्व इस बात को निर्दिष्ट करता है कि अशक्त परिकल्पना की संभाव्यता वास्तव में सही है या नहीं। सभी विश्लेषणों के अंत में, कोई भी अनुमान करने के लिए अशक्त परिकल्पना को स्वीकार करता है और यह सुनिश्चित करता है कि दिए गए तथ्य सही हैं। हालांकि, एकल विश्लेषण द्वारा कई बार, इस तरह के महत्व को प्राप्त नहीं किया जा सकता है। ऐसा एकल विश्लेषण टाइप I या टाइप II त्रुटि के परिणामस्वरूप हो सकता है। यदि दोहराए गए विश्लेषण में, उसी तरह का आउटपुट आता है, तो कोई यह सुनिश्चित करने में सक्षम होगा कि कोई त्रुटि न हो।
# 2 - विश्लेषण के प्रत्येक पुनरावृत्ति, महत्व के परीक्षण के आकार को बदलें
जैसा कि बिंदु 1 में चर्चा की गई है)। महत्व शून्य परिकल्पना की उपयुक्तता को दर्शाता है। यदि पहले कट के अंत में, एक ने पाया कि नमूना पर्याप्त रूप से कवर नहीं हो रहा है, तो महत्व का आकार बढ़ाएं और उसी को दोहराने की कोशिश करें। यह व्यवहार को समझने में मदद करेगा, और एक टाइप II त्रुटि से बचने में सक्षम होगा।
# 3 - अल्फा स्तर लगभग 0.1 आदर्श एक है
आम तौर पर, लगभग 0.1 के अल्फा के परिणामस्वरूप परिकल्पना को खारिज कर दिया जाएगा। कोई भी अस्वीकृति कई सत्यापन की अनुमति देगा। नतीजतन, त्रुटि की घटना की संभावना कम हो जाएगी। टाइप II त्रुटि तब होती है जब कुछ भी गलत तरीके से स्वीकार किया जा रहा है। यदि स्वीकृति की कोई गुंजाइश नहीं है, तो ऐसी त्रुटि नहीं होगी।
महत्त्व
- यह टाइप I त्रुटि की तुलना में अधिक खतरनाक है।
- कोई भी विश्लेषण कुछ आवश्यक विवरणों और कुछ अंतर्निहित मान्यताओं पर काम कर रहा है। परिकल्पना में भी, अंत में, कोई यह निर्धारित करेगा कि परीक्षण सांख्यिकीय दिए गए तथ्य के अनुरूप है या नहीं। इस तरह का परीक्षण विशिष्ट यह प्रदर्शित करेगा कि नमूना माध्य जनसंख्या माध्य के बराबर है या नहीं।
- विश्लेषण में किसी प्रकार की त्रुटि के कारण अशक्त परिकल्पना महत्त्व तक पहुँच जाती है; फिर, कोई अशक्त परिकल्पना में दिए गए तथ्य को स्वीकार करेगा।
- हालाँकि, वास्तविक रूप में ऐसी अशक्त परिकल्पना को स्वीकार नहीं किया जाना चाहिए। नतीजतन, किसी को अशक्त परिकल्पना कथन को स्वीकार करते समय अत्यधिक सुनिश्चित होने की आवश्यकता है। इसे फिर से सत्यापित करने से, किसी को बेहतर महत्व मिलेगा तथ्य की शुद्धता को बढ़ावा मिलेगा।
टाइप I त्रुटि बनाम टाइप II त्रुटि
निम्नलिखित दो प्रकार की त्रुटि के बीच बुनियादी अंतर हैं
| अनु क्रमांक | टाइप I एरर | टाइप II त्रुटि | ||
| 1 है | यह तब होता है जब सही नल परिकल्पना को स्वीकार नहीं किया जाता है। | यह तब होता है जब एक गलत शून्य परिकल्पना को स्वीकार किया जा रहा है | ||
| २ | ऐसी त्रुटियां सच नकारात्मक हैं। | ऐसी त्रुटियां झूठी सकारात्मक हैं | ||
| ३ | इसे अल्फा द्वारा निरूपित किया जाता है। | इसे बीटा द्वारा दर्शाया गया है | ||
| ४ | अशक्त परिकल्पना और टाइप 1 त्रुटि | वैकल्पिक परिकल्पना और टाइप 2 त्रुटि | ||
| ५ | यदि इस त्रुटि का परिणामी प्रभाव टाइप I त्रुटि से भी बदतर है, तो किसी को 0.10 से अधिक मान वाले अल्फा पर विचार करना चाहिए | यदि टाइप I त्रुटि का परिणाम बदतर है, तो किसी को 0.01 से कम मान वाले अल्फा सेट करना चाहिए। |
निष्कर्ष
टाइप II त्रुटि एक गलत नकारात्मक है, गलत नल परिकल्पना को स्वीकार करने का परिणामी प्रभाव है। व्यावहारिक दुनिया में, इस तरह की त्रुटि पूर्ण परियोजना की विफलता के परिणामस्वरूप होती है क्योंकि आधार गलत है। ऐसा आधार विवरण, तथ्यों या मान्यताओं की तरह हो सकता है, जो संपूर्ण विश्लेषण को खतरे में डाल देगा।
