1 tipo klaida statistikoje apibrėžiama kaip nulinės hipotezės atmetimas, kai ji iš tikrųjų teisinga. 1 tipo klaida taip pat vadinama klaidingai teigiama arba alfa tipo klaida.
Padaryti 1 tipo klaidą iš esmės kažką neigia, kai tai iš tikrųjų tiesa. Apsvarstykite, pavyzdžiui, situaciją, kai bandoma, ar socialiniuose tinkluose vykdoma rinkodaros kampanija padidina ledų pardavimą įmonei vasaros savaitę. Hipotezės būtų šios:
H0: Pardavimai nedidėja dėl vasaros akcijos
H1: Pardavimai padidėja dėl rinkodaros kampanijos
Įvertinus srautą įmonės svetainėje ir aplankytus puslapius po kampanijos, nustatoma:
- Nors srautas ir apsilankymai padidėja 50 proc.
- Ledų pardavimai padidėjo 200%.
Atsižvelgiant į šiuos rezultatus, galima daryti išvadą, kad reklamos kampanija buvo vaisinga ir turėjo papildomą efektą, didinantį pardavimus. Vis dėlto pagalvokime, kad tą savaitę kilo karščio banga, kurios temperatūra pakilo virš 40 laipsnių.
Žinodami pastarąjį, turėtume atsižvelgti į aukštos temperatūros veiksnį kaip pardavimo padidėjimo priežastį. Jei to neatsižvelgsime, galėtume atmesti savo nulinę hipotezę, kai ji yra teisinga, tai yra, manytume, kad mūsų kampanija buvo nepaprastai sėkminga, kai iš tikrųjų pardavimų padidėjimo priežastis buvo stiprus karštis. Jei padarytume šią išvadą, mes atmestume nulinę hipotezę, kai ji iš tikrųjų yra teisinga, ir todėl padarytume 1 tipo klaidą.
1 tipo klaidos priežastys
1 tipo klaida yra susijusi su kontrasto ar alfa reikšmingumu, su koeficientų įvertinimo paklaida ir gali atsirasti dėl 2 tipiškų regresijos pradinių prielaidų pažeidimų. Šitie yra:
- Sąlyginis heteroskedastiškumas.
- Eilinė koreliacija.
Regresija, pateikusi bet kurį iš ankstesnių pažeidimų, nuvertins koeficientų klaidą. Jei taip atsitiktų, mūsų t statistikos įvertis būtų didesnis nei faktinė t statistika. Šios didesnės t statistikos reikšmės padidintų tikimybę, kad reikšmė pateks į atmetimo zoną.
Įsivaizduokime 2 situacijas.
1 situacija (neteisingas klaidų įvertinimas)
- Reikšmė: 5%
- Imties dydis: 300 žmonių.
- Kritinė vertė: 1,96
- B1: 1,5
- Koeficiento vertinimo klaida: 0,5
T = 1,5 / 0,5 = 3
Tokiu būdu vertė pateks į atmetimo zoną, o mes atmesime nulinę hipotezę.
2 situacija (teisingas klaidų įvertinimas)
- Reikšmė: 5%
- Imties dydis: 300 žmonių.
- Kritinė vertė: 1,96
- B1: 1,5
- Koeficiento vertinimo paklaida: 1
T = 1,5 / 1 = 1,5
Tokiu būdu vertė nukristų į neatmetimo zoną ir mes neatmestume hipotezės.
Remiantis ankstesniais pavyzdžiais, 1 situacija, kai klaida yra nepakankamai įvertinta, paskatintų mus atmesti nulinę hipotezę, nors ji iš tikrųjų yra teisinga, nes, kaip matome 2 situacijoje su teisingai apskaičiuota paklaida, mes neatmestume hipotezės būdamas tiesa.