Type I & II Errors ஐ எப்படி கணக்கிடுவது
Type I & II Errors என்றால் என்ன?
Type I error (α) is rejecting a true null hypothesis (false positive). Type II error (β) is failing to reject a false null hypothesis (false negative). Power = 1−β. Reducing α increases β.
படிப்படியான வழிகாட்டி
- 1Type I rate = α (significance level, typically 0.05)
- 2Type II rate = β (typically 0.20 for 80% power)
- 3Larger sample size reduces both error types simultaneously
தீர்க்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள்
உள்ளீடு
α=0.05 · β=0.20
முடிவு
5% false positive rate · 20% false negative rate · 80% power
Standard research settings
கணக்கிடத் தயாரா? இலவச Type I & II Errors கால்குலேட்டரை முயற்சிக்கவும்
நீங்களே முயற்சிக்கவும் →