det er to feil som ofte bak hodet når du lærer om hypotesetesting-falske positiver og falske negativer, teknisk referert til som henholdsvis type i-feil og TYPE II-feil.
først var jeg ikke en stor fan av konseptene, jeg kunne ikke forstå hvordan de kunne være nyttige. Gjennom årene, selv om, jeg begynte å ha en forandring i hjertet. Jo mer jeg forsto og oppdaget disse feilene jo mer begynte de å opphisse og interessere meg. Å se deres virkelige applikasjoner og bruksområder hjalp meg fra en uinteressert student til en entusiastisk lærer.
Kjenner du de lærerne som febrilsk snakker om et emne som ingen forstår eller ønsker å forstå? Ja, det er meg nå! Og det er flott, så jeg vil bringe deg til mitt spenningsnivå med denne artikkelen ved å vise deg hvordan disse to feilene har praktiske implikasjoner i forskjellige og interessante virkelige innstillinger. Så forhåpentligvis, etter å ha lest det, vil du være spent på å fortelle dine kjære alt om falske positive og falske negativer. Heldige dem!
Utrop: denne artikkelen er ikke her for å lære deg hvordan du skiller mellom de to. Hvis du vil få en forståelse av hvordan du gjør det, har jeg laget en forklaringsvideo om emnet her.
Hvilken feil vil du si er mer alvorlig?
en falsk positiv (type I — feil) — når du avviser en sann nullhypotese — eller en falsk negativ (TYPE II-feil) – når du godtar en falsk nullhypotese?
jeg leser mange steder at svaret på dette spørsmålet er: en falsk positiv. Jeg tror ikke dette er 100% sant.
den riktige vitenskapelige tilnærmingen er å danne en nullhypotese på en måte som gjør at du prøver å avvise den, og gir meg det positive resultatet. Så, la oss si at jeg vil se om denne artikkelen utfører bedre enn gjennomsnittet av de andre artiklene jeg har lagt ut.
med dette i tankene er nullhypotesen jeg vil velge:
«antall ganger min artikkel blir lest vil være mindre eller lik antall lignende artikler jeg har lagt ut»
hvis jeg avviser nullhypotesen, betyr dette en av to ting.
1. Denne artikkelen utført over gjennomsnittet-Flott — Det er mitt positive resultat.
2. Jeg har gjort en type i-feil. Jeg avviste en nullhypotese som var sant. Min test viste at jeg utførte over gjennomsnittet, men faktisk gjorde jeg det ikke. Jeg fikk en falsk positiv.
Ja, her har min falske positive et dårlig utfall, jeg vil uunngåelig tro at artikkelen min er bedre enn den er, og fra da av skrive alle artiklene mine i samme stil, og til slutt skade bloggen min trafikk. Dette vil uten tvil påvirke min karriere og selvtillit på en negativ måte.
hva med det falske negative?
dette ville skje hvis, si at denne artikkelen var et mesterverk av bloggskriving, men min test viser meg at det ikke engang er middelmådig. Jeg kommer ikke til å forsøke å skrive artikler i denne stilen med det første. Imidlertid er jeg en drevet person som lærer av sine feil, så prøv i stedet forskjellige teknikker og potensielt skape enda bedre skrifter.
dette er ikke det beste resultatet, jeg kan ha gått glipp av en mulighet, men det er på ingen måte så ødeleggende som den falske positive.
Nå er dette et tilfelle der den verste situasjonen er den falske positive, men et avgjørende faktum er at jeg uttalte nullhypotesen på en bestemt måte. Hadde jeg byttet null og alternative hypoteser, ville feilene også blitt byttet.
La meg vise deg.
min nye nullhypotese:
«antall ganger min artikkel er lest vil være mer enn antall lignende artikler jeg har lagt ut»
I en falsk positiv situasjon ville jeg avvise en nullhypotese som er sant. Så, testen ville vise at mitt mesterverk er faktisk middelmådig eller verre. Husk denne setningen? Det var det falske negative fra forrige eksempel.
hva dette viser er at de to feilene er utskiftbare. Derfor handler det om utformingen av studien din; du kan endre ting for å hjelpe deg med å unngå det større problemet.
Finne det positive i… positive.
når du søker på en jobb i datavitenskapsindustrien, er et intervjuspørsmål som ofte dukker opp:
» Kan du gi eksempler på situasjoner når en falsk positiv har et bedre utfall enn en falsk negativ?»(og omvendt)
selvfølgelig kan du bruke eksemplet ovenfor, men noen akademikere liker ikke spesielt å høre ideen om å bytte hypoteser. Jeg ville bare bevise et poeng at alt ikke er så svart og hvitt når det gjelder dette konseptet.
I Tillegg har Jeg mange flere eksempler for deg som du kan legge på din potensielle arbeidsgiver og vise dem at du virkelig kjenner dine ting. Du vil vinne dem over på kort tid!
disse eksemplene har hypoteser som ikke kan byttes på grunn av vitenskap eller lov (se, ikke så svart og hvitt). De gir oss imidlertid situasjoner der det å ha et falskt negativt er ikke det ideelle. Selvfølgelig er vi fortsatt litt opprørske, men gjør det innen vitenskap og lov, så hvem kan stoppe oss!
til baby eller ikke til baby?
når du tar en graviditetstest, spør du: «er jeg gravid?»
i hypotesetesting har du imidlertid nullhypotesen din:
«jeg er ikke gravid»
Å Avvise hypotesen gir deg En » + » Gratulerer! Du er gravid!
Å Akseptere hypotesen gir Deg En ‘ – ‘ Beklager, bedre lykke neste gang!
Biologi bestemmer denne, så ingen bytte er jeg redd. Selv om tester kan fungere, og falske positiver forekommer; I dette tilfellet vil en falsk positiv være den lille ‘ + ‘ når du er, faktisk ikke gravid. En falsk negativ, selvfølgelig, ville være ‘ – ‘ når du har en liten baby vokser inni deg.
Dette er et godt eksempel fordi den bedre situasjonen er helt avhengig av situasjonen din!
Tenk Deg At Noen har prøvd for et barn i lang tid, så ved et mirakel kommer graviditetstesten tilbake positivt. De mentalt forberede seg for å ha en baby, og etter en kort periode med ecstasy, på noen måte, de finner ut at de er, faktisk, ikke gravid!
dette er et forferdelig utfall!
en falsk negativ for noen som egentlig ikke ønsker et barn, er ikke klar for en og når sikre seg med et negativt resultat, fortsetter å drikke og røyk kan være utrolig skadelig for henne, hennes familie, og hennes baby.
Bytt disse kvinners situasjoner, og du har utfall som, selv om det ikke er ideelt, er mye bedre.
Trivia tid!
Graviditetstester har avansert for å minimere sjansene for en falsk negativ. Dette forbedrer testen som mens det ville være lite sannsynlig at du ville gå til en lege for å bekrefte et negativt resultat, ville det være fornuftig å med et positivt resultat. Det er en rekke medisinske grunner til å få en falsk positiv, men falske negativer vises bare på grunn av feil utførelse av testen.
AIDS-tester
Her er et mer entydig eksempel.
Tenk deg en pasient som tar EN HIV-test.
nullhypotesen er:
«pasienten har IKKE HIV-viruset.»
konsekvensene av en falsk positiv ville først være hjerteskjærende for pasienten; å måtte håndtere traumer av overfor denne nyheten og fortelle familie og venner er ikke en situasjon du ønsker på noen, men etter å gå for behandling, legene vil finne ut at hun ikke har viruset. Igjen, dette ville ikke være en spesielt hyggelig opplevelse. MEN IKKE Å HA HIV er til slutt en god ting.
på den annen side vil et falskt negativt bety at pasienten har HIV, men testen viser et negativt resultat. Konsekvensene av dette er skremmende, pasienten ville gå glipp av viktige behandlinger og har stor risiko for å spre viruset til andre
uten stor tvil er det falske negative her det større problemet. Både for mennesket og for samfunnet.
Trivia:
MANGE leger kaller AIDS-resultater ‘reaktive’, snarere enn positive, på grunn av falske positiver. Før en PASIENT definitivt sies Å VÆRE HIV-positiv, er det utført en rekke tester. Det er ikke alt basert på en enkelt blodprøve.
Positiv, inntil bevist negativ
i mange land sier loven at en mistenkt i en straffesak er: «Uskyldig til det motsatte er bevist».
dette kommer fra det latinske
‘Ei incumbit probatio, qui dicit, non qui negat; med per rerum naturam factum negantis probatio nulla sit’.
som oversetter til: «beviset ligger på den som bekrefter, ikke på den som nekter; siden, av tingets natur, kan den som nekter et faktum ikke produsere noe bevis.»*
derfor er nullhypotesen:
» den mistenkte er uskyldig.»
så enkelt nok ville en falsk positiv resultere i at en uskyldig part blir funnet skyldig, mens et falskt negativt ville produsere en uskyldig dom for en skyldig person.
Hvis det mangler bevis, Aksepterer nullhypotesen mye mer sannsynlig enn å avvise den. Derfor, hvis loven var at den mistenkte er » Skyldig inntil bevist uskyldig.»med hypotesen er» den mistenkte er skyldig.»å akseptere nullhypotesen når falsk ville resultere i at mange uskyldige mennesker blir fengslet.
så, å beskytte en uskyldig person med risiko for (muligens) å la fem skyldige mennesker gå fri, virker verdt det for mange mennesker.
med loven slik den er, er den generelle konsensus at den falske positive ville være det større problemet. Ideen om å sette en uskyldig person bak murene er foruroligende, som beviser de er faktisk, uskyldig når dømt er ikke enkelt. Mens en falsk negativ ville resultere i en skyldig part går fri, kan det ende opp med en sak blir gjenåpnet eller, hvis personen er en seriell lovbryter, han vil bli dømt på et senere tidspunkt uansett.
Trivia:
Inntil Nylig Brukte Mexico ‘skyldig med mindre bevist uskyldig’ system. Som et resultat ville dommere ikke engang åpne de fleste straffesaker, fordi de ville frykte å sette for mange uskyldige mennesker i fengsel. Siden 2008 Har Mexicos strafferettslige system gått over til ‘uskyldig, med mindre det er bevist skyldig’.
Hvert åndedrag du tar, vil jeg holde øye med deg.
Breathalyzer tester er en nødvendig plage. Ingen ønsker å bli stoppet for en pust alkohol test, men da ingen ønsker å bli drept av en beruset sjåfør enten. Svinger og rundkjøringer.
nullhypotesen: «Du er under alkoholgrensen.»
igjen, ganske enkelt nok, vil en falsk positiv vise at du er over grensen når du ikke engang har rørt en alkoholholdig drikk. En falsk negativ ville registrere deg som edru når du er full, eller i det minste over grensen.
begge problemene oppstår på grunn av varierende faktorer som kan påvirke alkoholprøver. For å motvirke problemene med falske positiver (å miste lisensen, motta bøter eller fengsel), sier loven at man kan gi en blod – eller urinprøve for å bevise sin uskyld (hvis de er, det vil si).
med dette i tankene er et falskt negativt klart det større problemet. Å tillate fyllekjørere å fortsette å kjøre mens de antar at de er edru, er åpenbart farlig for dem og andre rundt dem. Mens du mister noen timer på dagen, er det en liten pris å betale hvis det bidrar til å holde flere mennesker over grensen, av veien.
Trivia:
Vanlige alkoholnivåer der folk anses juridisk svekket for kjøreområde fra 0,00% til 0,08%. De vanligste benchmarks rundt om i verden er 0.00%, også kjent som nulltoleranse, og 0.05%. Grensen er den høyeste I Caymanøyene, stående på 0.1%. Dette betyr ikke en høyere toleranse for fyllekjøring, så før du treffer veien etter En flaske Jack Daniels, husk at det lokale politiet virkelig håndheve lovene med hyppige kontroller.
en persons søppel er en annen skatt.
den siste tingen jeg vil snakke om ER SPAM e-post.
Mange nettsteder vil fortelle deg noe i tråd med: «Vennligst sjekk SPAM-mappen din . E-posten vi nettopp sendte deg, kan ende opp der.»
E-postleverandører i økende grad bruker data mining algoritmer for å filtrere SPAM fra hva som er ønsket. Dette er et tema som fortjener en egen artikkel. Vi snakker imidlertid om situasjonen når e-post blir feilplassert.
jeg ble overrasket da jeg for noen uker siden sendte en e-post til søsteren min og hennes e-postleverandør merket DET SOM SPAM! Hvordan våger de! Den eneste forklaringen jeg kunne komme opp med var at jeg brukte min personlige postkasse til e-post min søsters firma e-postadresse. Så algoritmen så ingen bevis på at min e-post ville være ønsket av søsteren min(kanskje det vet noe jeg ikke…). Derfor aksepterte den nullhypotesen:
«denne e-posten er SPAM.»
hvis algoritmen avviser nullhypotesen, går e-posten gjennom. En falsk positiv ville være at innboksen din har den merkelige e-posten fra Nigerianske prinser som ønsker å gifte seg med deg, eller lenge tapte slektninger som ber om bankopplysningene dine, slik at de kan sende deg den store arven fra din bestemors fetters steddatters katt.
et falskt negativt kan meget vel være det større problemet. Du kan gå glipp av en invitasjon til et intervju eller ferie snaps fra søsken, bare fordi de er tapt i store mengder SPAM – at du halvhjertet skumme gjennom før du sletter.
dette er ned til personlig preferanse, men noen mennesker er så rasende med et varsel som går av på telefonen, bare for å se en meningsløs e-post, at et par feilplasserte personlige e-postmeldinger er en liten pris å betale.
Trivia:
over 95% av venneforespørslene du sender På Facebook er akseptert, som du vanligvis nå ut til folk du kjenner. DETTE er ikke sant FOR SPAM-kontoer, og Dette er En Av Måtene Facebook oppdager dem. Derimot, nylig roboter vedtatt en strategi der de later til å være attraktive kvinner og fokus på mannlige brukere som sine ofre. Fordi mannlige brukere, gjennomsnittlig, godta disse venn invitasjoner, det tar mye lengre tid å oppdage roboter.
dette er få vanlige eksempler på når du kan ha falske positiver og falske negativer. Som du kan se, er feilen som er å foretrekke, egentlig avhengig av situasjonen selv, din personlige preferanse eller hvordan studien er utformet(og at du bare kan endre hypotesen om nødvendig). Så jeg håper du ikke vil følge den generelle antakelsen om at falske positiver resulterer i større problemer og nå er bedre rustet til å produsere solide eksempler for å sikkerhetskopiere det.
nå satser jeg på at interessen for falske positiver og falske negativer har fått fra 0% til 100% etter å ha lest denne artikkelen. Hvis du vil ha litt vitenskap på det, kan du sjekke vår video type i feil vs TYPE II feil.
Ha en flott dag!