Dalam pengujian hipotesis statistik, kesalahan Tipe I pada dasarnya adalah penolakan hipotesis nol yang sebenarnya. Kesalahan tipe I juga dikenal sebagai kesalahan positif palsu. Dengan kata lain, ini secara keliru menyimpulkan adanya fenomena yang tidak ada.
Perhatikan bahwa kesalahan tipe I tidak menyiratkan bahwa kami menerima secara keliru hipotesis alternatif dari sebuah eksperimen.
Aturan Probabilitas Total Probabilitas Aturan Total Probabilitas (juga dikenal sebagai hukum probabilitas total) adalah aturan fundamental dalam statistik yang berkaitan dengan kondisional dan marginal dari melakukan kesalahan tipe I diukur dengan tingkat signifikansi (α) dari uji hipotesis. Tingkat signifikansi menunjukkan kemungkinan secara keliru menolak hipotesis nol yang sebenarnya. Misalnya, tingkat signifikansi 0,05 menunjukkan bahwa ada kemungkinan 5% untuk menolak hipotesis nol yang sebenarnya.
Bagaimana Cara Menghindari Kesalahan Tipe I?
Tidaklah mungkin untuk sepenuhnya menghilangkan kemungkinan kesalahan tipe I dalam pengujian hipotesis. Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis adalah metode inferensi statistik. Ini digunakan untuk menguji apakah pernyataan mengenai parameter populasi benar. Pengujian hipotesis. Namun, ada peluang untuk meminimalkan risiko mendapatkan hasil yang mengandung kesalahan tipe I.
Salah satu pendekatan yang paling umum untuk meminimalkan kemungkinan mendapatkan kesalahan positif palsu adalah dengan meminimalkan tingkat signifikansi suatu uji hipotesis. Karena tingkat signifikansi dipilih oleh seorang peneliti, maka tingkat tersebut dapat diubah. Misalnya, tingkat signifikansi dapat diminimalkan menjadi 1% (0,01). Ini menunjukkan bahwa ada 1% kemungkinan salah menolak hipotesis nol.
Namun, menurunkan tingkat signifikansi dapat menyebabkan situasi di mana hasil uji hipotesis mungkin tidak menangkap parameter yang sebenarnya atau perbedaan sebenarnya dari pengujian tersebut.
Contoh Kesalahan Tipe I.
Sam adalah seorang analis keuangan Apa yang Dilakukan Analis Keuangan Apa yang dilakukan seorang analis keuangan? Mengumpulkan data, mengatur informasi, menganalisis hasil, membuat prakiraan dan proyeksi, rekomendasi, model Excel, laporan. Dia menjalankan uji hipotesis untuk mengetahui apakah ada perbedaan dalam perubahan harga rata-rata untuk saham-saham berkapitalisasi besar dan kecil.
Dalam pengujiannya, Sam berasumsi bahwa hipotesis nolnya adalah bahwa tidak ada perbedaan rata-rata perubahan harga antara saham-saham berkapitalisasi besar dan kecil. Dengan demikian, hipotesis alternatifnya menyatakan bahwa perbedaan antara perubahan harga rata-rata memang ada.
Untuk tingkat signifikansi, Sam memilih 5%. Ini berarti ada kemungkinan 5% bahwa pengujiannya akan menolak hipotesis nol padahal hipotesis itu benar.
Jika pengujian Sam menimbulkan kesalahan tipe I, hasil pengujian akan menunjukkan bahwa perbedaan rata-rata perubahan harga antara saham berkapitalisasi besar dan saham kecil ada sementara tidak ada perbedaan yang signifikan di antara kelompok.
Sumber daya tambahan
Finance adalah penyedia resmi Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA® Certification. Bergabunglah dengan 350.600+ siswa yang bekerja untuk perusahaan seperti Amazon, JP Morgan, dan program sertifikasi Ferrari, yang dirancang untuk membantu siapa saja menjadi analis keuangan kelas dunia . Untuk terus belajar dan memajukan karier Anda, sumber daya Keuangan tambahan di bawah ini akan berguna:
- Kesalahan Tipe II Kesalahan Tipe II Dalam pengujian hipotesis statistik, kesalahan tipe II adalah situasi di mana uji hipotesis gagal menolak hipotesis nol yang salah. Di lain
- Probabilitas Bersyarat Probabilitas Bersyarat Probabilitas bersyarat adalah probabilitas suatu peristiwa terjadi mengingat bahwa peristiwa lain telah terjadi. Konsepnya adalah salah satu yang klasik
- Peristiwa Independen Peristiwa Independen Dalam teori statistik dan probabilitas, peristiwa independen adalah dua peristiwa di mana terjadinya satu peristiwa tidak mempengaruhi terjadinya peristiwa lain.
- Bias Pemilihan Sampel Bias Pemilihan Sampel Bias pemilihan sampel adalah bias yang dihasilkan dari kegagalan untuk memastikan pengacakan yang tepat dari sampel populasi. Kelemahan pemilihan sampel
