Bist du auch manchmal unsicher, wie du die Ergebnisse deiner statistischen Analysen interpretieren sollst? Oder hast du schon einmal von einem sogenannten Alpha- Fehler gehört, weißt aber nicht genau, was das bedeutet? Keine Sorge, du bist nicht allein!
In diesem Artikel werden wir uns ausführlich mit dem Alpha-Fehler in der Statistik beschäftigen und dir erklären, was es damit auf sich hat. Der Alpha-Fehler ist ein Begriff, der häufig im Zusammenhang mit Hypothesentests verwendet wird. Er beschreibt die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler zu machen, indem man eine Nullhypothese ablehnt, obwohl sie tatsächlich zutrifft.
Klingt kompliziert, oder? Aber keine Sorge, wir werden alles Schritt für Schritt erklären. Warum ist dieses Thema wichtig für dich?
Nun, statistische Analysen und Hypothesentests sind in vielen wissenschaftlichen Bereichen und auch im Alltag sehr relevant. Wenn du beispielsweise in der Medizin arbeitest, kann ein falsch positiver Hypothesentest dazu führen, dass eine Behandlung als wirksam angesehen wird, obwohl sie es nicht ist. Das kann schwerwiegende Folgen haben.
Also bleib dran und lass uns gemeinsam in die Welt des Alpha-Fehlers eintauchen!
Zusammenfassung in drei Punkten
- Ein Alpha-Fehler tritt bei einem Hypothesentest auf.
- Es gibt Unterschiede zwischen Fehler 1. und 2. Art.
- Der Alpha-Fehler kann berechnet werden und hat Anwendungen in der medizinischen Statistik.
Was ist ein Alpha-Fehler?
Ein Alpha-Fehler, auch als Fehler 1. Art bezeichnet, ist ein statistischer Fehler , der bei Hypothesentests auftritt. Es handelt sich um einen Fehler, bei dem die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird, obwohl sie tatsächlich wahr ist.
Der Alpha-Fehler ist also die Wahrscheinlichkeit, dass ein Test ein falsches Ergebnis liefert und zu dem Schluss kommt, dass ein Effekt oder Zusammenhang vorhanden ist, obwohl keiner existiert. Im Gegensatz dazu steht der Fehler 2. Art , bei dem die Nullhypothese fälschlicherweise akzeptiert wird, obwohl sie tatsächlich falsch ist.
Der Alpha-Fehler ist somit der Fehler, den man begeht, wenn man zu vorschnell eine alternative Hypothese annimmt, ohne ausreichende Evidenz dafür zu haben. Ein Beispiel für einen Alpha-Fehler ist ein medizinischer Test auf eine Krankheit. Wenn der Test fälschlicherweise positiv ist und eine Krankheit diagnostiziert, obwohl die Person tatsächlich gesund ist, liegt ein Alpha-Fehler vor.
Die Wahrscheinlichkeit für einen Alpha-Fehler kann berechnet werden, indem man den Signifikanzlevel des Tests festlegt, typischerweise auf 5 %. Die Wahl des tolerierten Alpha-Fehlers ist eine wichtige Entscheidung, da sie bestimmt, wie oft man fälschlicherweise eine alternative Hypothese annimmt. In der medizinischen Statistik ist es besonders wichtig, den Alpha-Fehler niedrig zu halten, um mögliche Fehldiagnosen zu vermeiden.
Die Bestimmung des Alpha-Fehlers kann jedoch auch Schwierigkeiten mit sich bringen, da die Festlegung des geeigneten Signifikanzlevels von verschiedenen Faktoren abhängt. Es ist wichtig, die Fehlerwahrscheinlichkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten zu interpretieren und die Kontrolle sowohl des Fehler 1. als auch des Fehler 2. Art zu berücksichtigen.
Insgesamt ist der Alpha-Fehler ein zentrales Konzept in der Statistik, das bei Hypothesentests eine Rolle spielt
Aber bevor wir tiefer in das Thema statistischer Hypothesentests eintauchen, lass uns zunächst einen Blick auf den Begriff „Alpha-Fehler“ werfen – du findest weitere Informationen dazu in unserem Artikel über statistische Hypothesentests hier .
Unterschied zwischen Fehler 1. und 2. Art
Der Unterschied zwischen Fehler 1. und Fehler 2. Art ist ein wichtiger Aspekt in der Statistik . Fehler 1.
Art tritt auf, wenn die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird, obwohl sie eigentlich wahr ist. Mit anderen Worten, es wird ein positiver Effekt oder eine signifikante Beziehung angenommen, obwohl diese in Wirklichkeit nicht existiert. Auf der anderen Seite tritt Fehler 2.
Art auf, wenn die Nullhypothese fälschlicherweise akzeptiert wird, obwohl sie in Wirklichkeit falsch ist. Dies bedeutet, dass ein negativer Effekt oder eine nicht signifikante Beziehung angenommen wird, obwohl tatsächlich ein positiver Effekt oder eine signifikante Beziehung vorliegt. Die Unterscheidung zwischen Fehler 1. und Fehler 2.
Art ist wichtig, da sie Auswirkungen auf die Gültigkeit von statistischen Tests hat. Ein Hypothesentest sollte so konzipiert sein, dass beide Fehler minimiert werden, jedoch ist es oft schwierig, beide gleichzeitig zu vermeiden. In vielen Fällen ist es wichtig, den Fehler 1.
Art zu minimieren, da dieser zu falschen Schlussfolgerungen führen kann. Allerdings kann dies dazu führen, dass der Fehler 2. Art erhöht wird.
Die Wahl des tolerierten Alphafehlers ist daher eine wichtige Entscheidung, die von der Art der Studie und den Konsequenzen der falschen Schlussfolgerungen abhängt. Eine gründliche Analyse der Fehlerwahrscheinlichkeiten und deren mögliche Auswirkungen ist daher unerlässlich. In der medizinischen Statistik ist die Kontrolle des Alpha-Fehlers besonders wichtig, da falsche Schlussfolgerungen schwerwiegende Konsequenzen haben können.
Es ist wichtig, dass medizinische Studien sorgfältig geplant und durchgeführt werden, um den Fehler 1. und Fehler 2. Art so gering wie möglich zu halten. Die gleichzeitige Kontrolle der Fehler 1. und Fehler 2.
Art kann eine Herausforderung sein, da sie oft kompromissbereit ist
In der Statistik sind Alpha- und Beta-Fehler wichtige Konzepte. Erfahre in diesem Video, wie diese Fehlerarten beim Hypothesentest entstehen und welche Auswirkungen sie haben können. Tauche ein in die Welt der Fehler 1. und 2. Art! #Statistik #Hypothesentest #AlphaFehler #BetaFehler
Beispiel für einen Hypothesentest Fehler 1. Art
Bei einem Hypothesentest kann es zu einem Fehler 1. Art kommen. Dies bedeutet, dass die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird, obwohl sie eigentlich korrekt ist.
Ein Beispiel für einen solchen Fehler ist, wenn ein Medikament als wirksam eingestuft wird, obwohl es in Wirklichkeit keine therapeutische Wirkung hat. In diesem Fall würde man fälschlicherweise davon ausgehen, dass das Medikament tatsächlich funktioniert, obwohl es keine nachweisbaren positiven Effekte hat. Es ist wichtig, den Alpha-Fehler zu minimieren, da er zu falschen Schlussfolgerungen führen kann.
Daher sollte die Wahl des tolerierten Alphafehlers sorgfältig getroffen werden, um die Wahrscheinlichkeit eines solchen Fehlers zu reduzieren. Ein gut durchgeführter Hypothesentest kann dazu beitragen, solche Fehler zu vermeiden und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Beispielrechnung
Eine Beispielrechnung kann helfen, das Konzept des Alpha-Fehlers in der Statistik besser zu verstehen. Angenommen, wir führen einen Hypothesentest durch, um zu überprüfen, ob eine neue Behandlungsmethode die Heilungsrate von Patienten erhöht. Unsere Nullhypothese besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied gibt, während unsere Alternativhypothese besagt, dass die neue Methode effektiver ist.
Wir entscheiden uns für ein Alpha-Niveau von 0,05, was bedeutet, dass wir einen Alpha-Fehler von höchstens 5% akzeptieren. Wenn wir die null Hypothese ablehnen, obwohl sie wahr ist, begehen wir einen Alpha-Fehler. Nun stellen wir die Daten zusammen und führen den Hypothesentest durch.
Nach der Berechnung des p-Wertes stellen wir fest, dass dieser bei 0,03 liegt, was unterhalb unseres Alpha-Niveaus liegt. Basierend auf diesem Ergebnis lehnen wir die Nullhypothese ab und ziehen den Schluss, dass die neue Behandlungsmethode tatsächlich effektiver ist. In diesem Fall haben wir keinen Alpha-Fehler begangen, da unsere Entscheidung, die Nullhypothese abzulehnen, korrekt war.
Eine Beispielrechnung kann also dazu beitragen, das Konzept des Alpha-Fehlers zu verdeutlichen und die Bedeutung der Wahl des richtigen Alpha-Niveaus zu betonen.
Alles, was du über den Alpha-Fehler in der Statistik wissen musst
- Was ist ein Alpha-Fehler?
- Unterschied zwischen Fehler 1. und 2. Art
- Beispiel für einen Hypothesentest Fehler 1. Art
- Alpha-Fehler berechnen
1/4 Die Wahl des tolerierten Alphafehlers
Die Wahl des tolerierten Alphafehlers ist ein wichtiger Schritt bei der Durchführung von statistischen Tests . Der Alphafehler , auch bekannt als Fehler 1. Art , bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass man eine Nullhypothese ablehnt, obwohl sie eigentlich richtig ist.
Es ist also ein Fehler, der auftritt, wenn man fälschlicherweise eine statistische Signifikanz feststellt. Bei der Wahl des tolerierten Alphafehlers muss man eine Balance finden. Ein zu niedriges Alpha-Niveau kann dazu führen, dass man viele wahre Nullhypothesen fälschlicherweise ablehnt und somit zu vielen Alphafehlern führt.
Ein zu hohes Alpha-Niveau hingegen kann dazu führen, dass man zu viele Nullhypothesen akzeptiert, obwohl sie falsch sind. Die Wahl des tolerierten Alphafehlers hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel der Art der Untersuchung, der Stichprobengröße und der Bedeutung der Fragestellung. In der Regel wird ein Alpha-Niveau von 0,05 oder 0,01 verwendet, was bedeutet, dass man eine Fehlerwahrscheinlichkeit von 5% bzw.
1% toleriert. Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl des Alphafehlers keine endgültige Entscheidung ist, sondern eine Abwägung zwischen Risiko und Nutzen. Eine zuverlässige Festlegung des Alpha-Niveaus ist entscheidend für die Aussagekraft und Interpretation von statistischen Tests.
2/4 Formale Darstellung des Alpha-Fehlers
Der Alpha-Fehler ist ein wichtiger Begriff in der Statistik und beschreibt einen Fehler, der bei einem Hypothesentest gemacht werden kann. Er wird auch als Fehler 1. Art bezeichnet.
Die formale Darstellung des Alpha-Fehlers basiert auf der Festlegung eines Signifikanzniveaus, das die maximale Wahrscheinlichkeit für die Ablehnung einer Nullhypothese festlegt, obwohl sie wahr ist. Das Signifikanzniveau wird als Alpha (α) bezeichnet und ist normalerweise auf einen bestimmten Wert wie 0,05 oder 0,01 festgelegt. Die formale Darstellung des Alpha-Fehlers lautet: Alpha-Fehler = P(Nullhypothese ablehnen | Nullhypothese wahr) Ein Alpha-Fehler tritt auf, wenn die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird, obwohl sie wahr ist.
Dies kann passieren, wenn die Stichprobendaten ein Ergebnis liefern, das sehr unwahrscheinlich ist, wenn die Nullhypothese wahr ist. Der Alpha-Fehler kann jedoch nicht vermieden werden, da es immer eine gewisse Wahrscheinlichkeit für einen Fehler gibt. Es ist wichtig zu beachten, dass der Alpha-Fehler mit dem Signifikanzniveau zusammenhängt.
Je niedriger das Signifikanzniveau (also je kleiner α), desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit für einen Alpha-Fehler. Die Wahl des Signifikanzniveaus hängt von der Art der Studie und den Konsequenzen eines Alpha-Fehlers ab. In der medizinischen Statistik ist der Alpha-Fehler besonders relevant, da er Auswirkungen auf die Patientenversorgung haben kann.
Ein Beispiel für einen Alpha-Fehler in der medizinischen Statistik wäre die Ablehnung einer wirksamen Behandlungsmethode, obwohl sie tatsächlich wirksam ist. Die formale Darstellung des Alpha-Fehlers ist ein wichtiger Aspekt in der Statistik und ermöglicht es Forschern und Wissenschaftlern, die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler bei einem Hypothesentest genau zu bestimmen.
3/4 Alpha-Fehler in der medizinischen Statistik
In der medizinischen Statistik spielt der Alpha-Fehler eine wichtige Rolle. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff? Der Alpha-Fehler, auch Fehler 1.
Art genannt, bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, einen statistischen Test fälschlicherweise abzulehnen, obwohl die Nullhypothese eigentlich wahr ist. Mit anderen Worten, es handelt sich um einen Irrtum, bei dem man fälschlicherweise eine statistische Signifikanz annimmt. Dies kann schwerwiegende Konsequenzen haben, insbesondere in der medizinischen Forschung.
Um den Alpha-Fehler zu berechnen, verwendet man häufig den p-Wert. Dieser gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass die beobachteten Daten aufgrund des Zufalls zustande gekommen sind. Je kleiner der p-Wert ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit für einen Alpha-Fehler.
Bei der Wahl des tolerierten Alphafehlers ist Vorsicht geboten. Ein zu hoher Alpha-Fehler kann zu falschen Schlussfolgerungen führen, während ein zu niedriger Alpha-Fehler zu einer geringen Testempfindlichkeit führen kann, also zu einem erhöhten Risiko, einen Fehler 2. Art zu begehen.
Die Bestimmung des Alpha-Fehlers kann jedoch auch mit einigen Schwierigkeiten verbunden sein. Die Interpretation der Fehlerwahrscheinlichkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten erfordert ein genaues Verständnis der statistischen Grundlagen. Zudem ist die simultane Kontrolle der Fehler 1. und 2.
Art eine Herausforderung, da eine Reduzierung des einen Fehlers oft zu einer Erhöhung des anderen führt. In der medizinischen Statistik ist es daher von großer Bedeutung, den Alpha-Fehler angemessen zu berücksichtigen und die richtige Wahl zu treffen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
Übersicht der Studien und deren Alpha-Fehler in der medizinischen Forschung – Tabelle
| Test/ Studie | Ziel | Alpha-Fehler | Interpretation |
|---|---|---|---|
| Mammographie | Früherkennung von Brustkrebs | 0,05 | Ein Alpha-Fehler von 0,05 bedeutet, dass in 5% der Fälle fälschlicherweise eine Brustkrebserkrankung diagnostiziert wird. |
| Placebo-Kontrollierte Studie | Bewertung der Wirksamkeit eines neuen Medikaments | 0,01 | Ein Alpha-Fehler von 0,01 würde bedeuten, dass in 1% der Fälle das Medikament fälschlicherweise als wirksam eingestuft wird. |
| Genetischer COVID-19-Test | Erkennung von COVID-19-Infektionen | 0,001 | Ein Alpha-Fehler von 0,001 bedeutet, dass in 0,1% der Fälle fälschlicherweise eine COVID-19-Infektion diagnostiziert wird. |
| Randomisierte kontrollierte Studie | Bewertung der Wirksamkeit einer Impfung | 0,05 | Ein Alpha-Fehler von 0,05 würde bedeuten, dass in 5% der Fälle die Impfung fälschlicherweise als wirksam eingestuft wird. |
Beispiele
In diesem Abschnitt werden einige Beispiele für den Alpha-Fehler in der Statistik vorgestellt. Ein Beispiel für einen Hypothesentest Fehler 1. Art ist, wenn ein neues Medikament als wirksam angesehen wird, obwohl es in Wirklichkeit keine Wirkung hat.
Dies kann dazu führen, dass Patienten unnötig behandelt werden und möglicherweise Nebenwirkungen erfahren. Ein weiteres Beispiel ist in der medizinischen Diagnostik zu finden. Angenommen, ein Patient wird auf eine bestimmte Krankheit getestet und das Testergebnis zeigt positiv an.
Ein Fehler 1. Art tritt auf, wenn der Patient tatsächlich nicht krank ist, aber fälschlicherweise diagnostiziert wird. Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl des tolerierten Alphafehlers auch von der Situation abhängt.
In einigen Fällen, wie bei lebensbedrohlichen Krankheiten, ist es besser, eine höhere Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art zu akzeptieren, um sicherzustellen, dass keine potenziell kranken Patienten übersehen werden. Diese Beispiele verdeutlichen die Bedeutung des Alpha-Fehlers in der Statistik und die möglichen Auswirkungen, die er haben kann.
Es ist wichtig, bei der Durchführung von Hypothesentests und anderen statistischen Analysen sorgfältig darauf zu achten, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.
Interpretation der Fehlerwahrscheinlichkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten
Die Interpretation der Fehlerwahrscheinlichkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten ist ein wichtiger Aspekt in der Statistik . Es geht darum, wie wir die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers in einem Hypothesentest interpretieren können. Ein Alpha-Fehler tritt auf, wenn wir fälschlicherweise die Nullhypothese ablehnen, obwohl sie eigentlich wahr ist.
Dieser Fehler wird auch als Fehler 1. Art bezeichnet. Die Wahrscheinlichkeit für einen Alpha-Fehler wird als Alpha-Niveau bezeichnet und kann vor dem Hypothesentest festgelegt werden.
Je niedriger das Alpha-Niveau, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit für einen Alpha-Fehler. Die Interpretation der Fehlerwahrscheinlichkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten bedeutet, dass wir die Wahrscheinlichkeit für einen Alpha-Fehler unter der Annahme betrachten, dass die Nullhypothese wahr ist. In anderen Worten, wir betrachten die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler, wenn die Nullhypothese tatsächlich wahr ist.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Interpretation der Fehlerwahrscheinlichkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten uns nicht sagen kann, ob die Nullhypothese tatsächlich wahr oder falsch ist. Sie gibt uns nur eine Aussage darüber, wie wahrscheinlich ein Fehler ist, wenn wir die Nullhypothese als wahr annehmen. Die Interpretation der Fehlerwahrscheinlichkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten ist eine wichtige Überlegung bei der Durchführung von statistischen Tests und hilft uns, die Ergebnisse richtig zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Was ist ein Alpha-Fehler und warum ist er wichtig in der Statistik?
- Ein Alpha-Fehler ist ein statistischer Fehler, der bei Hypothesentests auftritt.
- Es gibt zwei Arten von Fehlern: Fehler 1. Art und Fehler 2. Art.
- Der Unterschied zwischen Fehler 1. und 2. Art besteht darin, dass Fehler 1. Art auftritt, wenn eine Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird, während Fehler 2. Art auftritt, wenn eine Nullhypothese fälschlicherweise akzeptiert wird.
- Ein Beispiel für einen Hypothesentest Fehler 1. Art ist, wenn ein Medikament als wirksam angesehen wird, obwohl es tatsächlich keine Wirkung hat.
- Der Alpha-Fehler kann berechnet werden, indem die Signifikanzstufe alpha, die die maximale Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art darstellt, festgelegt wird.
Simultane Kontrolle der Fehler 1. und 2. Art
Bei der statistischen Analyse ist es wichtig, sowohl den Fehler 1. als auch den Fehler 2. Art zu kontrollieren. Der Fehler 1.
Art bezieht sich auf die Ablehnung einer wahren Nullhypothese , während der Fehler 2. Art die Annahme einer falschen Nullhypothese bedeutet. Die simultane Kontrolle dieser beiden Fehler kann eine Herausforderung darstellen.
Es erfordert eine sorgfältige Planung und Berechnung, um das richtige Gleichgewicht zwischen beiden Fehlern zu finden. Ein Beispiel für die simultane Kontrolle der Fehler 1. und 2. Art ist in der medizinischen Statistik zu finden.
Hier ist es wichtig, sowohl falsch-positive als auch falsch-negative Ergebnisse zu minimieren, um eine zuverlässige Diagnose zu stellen. Die Bestimmung des Alpha-Fehlers spielt eine entscheidende Rolle bei der simultanen Kontrolle der Fehler 1. und 2. Art.
Es ist wichtig, die richtige Balance zu finden, um die Wahrscheinlichkeit für beide Fehler zu minimieren. Die simultane Kontrolle der Fehler 1. und 2. Art erfordert eine sorgfältige Analyse und Berechnung, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
Es ist eine Herausforderung, aber von entscheidender Bedeutung für die statistische Analyse .
4/4 Fazit zum Text
In diesem Artikel haben wir den Alpha-Fehler in der Statistik ausführlich behandelt. Wir haben erklärt, was ein Alpha-Fehler ist und den Unterschied zwischen Fehler 1. und 2. Art erläutert.
Zudem haben wir gezeigt, wie man den Alpha-Fehler berechnen kann und warum die Wahl des tolerierten Alpha-Fehlers wichtig ist. Wir haben auch die Anwendung und Schwierigkeiten bei der Bestimmung des Alpha-Fehlers in der medizinischen Statistik besprochen. Abschließend haben wir die Besonderheiten und abweichenden Notationen dargestellt und die Interpretation der Fehlerwahrscheinlichkeiten als bedingte Wahrscheinlichkeiten erläutert.
Dieser Artikel bietet eine umfassende und verständliche Einführung in das Thema und eignet sich somit ideal für Leser, die mehr über den Alpha-Fehler in der Statistik erfahren möchten. Wir empfehlen auch unsere weiteren Artikel zu verwandten Themen wie Hypothesentests und statistische Signifikanz, um das Verständnis zu vertiefen.
FAQ
Was ist der Alpha-Fehler?
Ein Alpha-Fehler, auch Typ-1-Fehler oder falsch-positives Ergebnis genannt, tritt auf, wenn fälschlicherweise eine Nullhypothese abgelehnt wird. Das bedeutet, dass anhand der statistischen Analyse angenommen wird, dass es einen statistisch signifikanten Zusammenhang, Effekt oder Unterschied gibt, obwohl dies tatsächlich nicht der Fall ist. Zusätzliche Informationen: Ein Alpha-Fehler ist ein wichtiger Begriff in der Statistik und kann bei der Interpretation von Forschungsergebnissen auftreten. Es ist wichtig, sich bewusst zu sein, dass ein Alpha-Fehler das Risiko eines falschen Schlusses birgt und die Ergebnisse möglicherweise nicht zuverlässig sind. Es ist daher ratsam, bei der statistischen Analyse vorsichtig zu sein und weitere Untersuchungen durchzuführen, um die Ergebnisse zu bestätigen.
Was ist Alpha und Beta Fehler?
Ein Alpha-Fehler tritt auf, wenn die Nullhypothese irrtümlicherweise abgelehnt und die Alternativhypothese angenommen wird. Ein Beta-Fehler tritt dagegen auf, wenn die Nullhypothese irrtümlicherweise beibehalten wird, obwohl die Alternativhypothese wahr ist. Diese Fehler können bei statistischen Hypothesentests auftreten. So weißt du jetzt, was Alpha- und Beta-Fehler bedeuten!
Wann liegt ein Alpha-Fehler vor?
Ein Alpha-Fehler tritt auf, wenn eine Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird, obwohl sie tatsächlich zutrifft. Die Wahrscheinlichkeit für einen Alpha-Fehler darf das festgelegte Signifikanzniveau α nicht überschreiten.
Was ist der Beta Fehler Statistik?
None
