Erreur de type II dans les tests d'hypothèses

Question

Je suis novice en statistiques et je lisais sur les erreurs de décision dans les tests d'hypothèse. Ma question est la suivante: pourquoi l'erreur de type II est-elle une erreur? D'après ce que je comprends, cela se produit lorsque nous ne parvenons pas à rejeter une fausse hypothèse nulle. Lorsque nous ne parvenons pas à rejeter l'hypothèse nulle, cela signifie simplement que nous n'avons pas de preuves solides pour le rejeter. Nous ne faisons aucun commentaire sur laquelle des deux hypothèses est vraie (ou fausse). L'un ou l'autre peut être vrai. Nous ne disons pas que l'hypothèse nulle est vraie. Alors, pourquoi une telle conclusion s'appelle-t-elle une erreur?

Answer 1

Le jargon des statistiques est souvent trop compliqué. Ce que l'erreur de type 2 vous dit, se résume à la force de la méthode que vous utilisez. En fin de compte, la raison pour laquelle vous effectuez des tests d'hypothèses (en particulier en dehors du monde du syllogisme statistique que vous citez) est parce que vous essayez d'obtenir des résultats. Donc, disons que vous avez un test qui évalue l'hypothèse nulle qu'un animal est un poisson. Si votre test échoue simplement à rejeter à chaque tentative, peu importe ce que vous lui donnez, vous ne faites jamais d'erreur de type 1, puisque vous ne rejetez jamais à tort le null - brillant, n'est-ce pas? Non, évidemment non, votre test est complètement inutile, car votre erreur de type 2 est 1 (depuis 100% du temps, vous ne rejetez pas le null, quand c'est faux).

Donc, pour répondre précisément à votre question pourquoi il est appelé une erreur:

Alors que la déclaration que vous faites, après ne pas rejeter un nul qui est faux, pourrait être assez prudent que vous ne dites pas quelque chose c'est faux, le test n'a pas réussi à détecter que la valeur NULL est false, ce que vous pourriez appeler une erreur