Định nghĩa
Sai lầm loại 2 (còn gọi là âm tính giả hoặc sai lầm beta) xảy ra khi bạn không bác bỏ giả thuyết không thực sự sai. Nói đơn giản, bạn bỏ lỡ một hiệu ứng thực - bạn kết luận "không có gì xảy ra" khi thực sự có điều gì đó đang xảy ra.
Nó xảy ra như thế nào
Sai lầm loại 2 thường xảy ra khi bạn không có đủ dữ liệu hoặc lực thống kê để phát hiện hiệu ứng thực.
Một loại thuốc mới thực sự giảm thời gian đau đầu trung bình 20 phút. Một thử nghiệm lâm sàng kiểm tra nó chỉ trên 15 bệnh nhân.
Do kích thước mẫu nhỏ, có nhiều biến thiên trong kết quả. Kiểm định cho p = 0,12.
Các nhà nghiên cứu kết luận thuốc không hoạt động. Đây là sai lầm loại 2 - thuốc có hiệu quả, nhưng nghiên cứu quá nhỏ để phát hiện hiệu ứng một cách đáng tin cậy.
Tại sao điều này quan trọng
Sai lầm loại 2 có nghĩa là bỏ lỡ cơ hội. Một loại thuốc hiệu quả có thể bị loại bỏ. Một chiến lược tiếp thị thành công có thể bị bỏ đi. Một vấn đề an toàn thực sự có thể không được phát hiện. Những "âm tính giả" này có thể tốn kém như dương tính giả.
Xác suất của sai lầm loại 2 được gọi là beta. Lực thống kê (1 - beta) là xác suất phát hiện đúng hiệu ứng thực. Hầu hết các nhà nghiên cứu nhắm đến 80% lực, có nghĩa là 20% cơ hội sai lầm loại 2. Tăng kích thước mẫu là cách trực tiếp nhất để tăng lực và giảm sai lầm loại 2.
Sai lầm loại 2 có nghĩa là bỏ lỡ hiệu ứng thực. Biện pháp bảo vệ tốt nhất là kích thước mẫu phù hợp và nghiên cứu được thiết kế tốt với lực thống kê đủ.