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統計的過誤: 第一種と第二種

統計的過誤: 第一種と第二種

統計的過誤は2種類に大別される。まず、推定された状態に対応する「帰無仮説」があり、例えば、個人が病気ではないとか、被告人が無実であるとか、潜在的なログイン対象が認可されていないことなどを表す。一方で、帰無仮説と全く逆の状況に対応する「対立仮説」があり、すなわち、個人が病気にかかっているとか、被告人が有罪であるとか、ログイン対象が許可されたユーザであるといったことを表す。目標は、帰無仮説が棄却されて対立仮説が採用されるかどうかを正確に決定することである。ある種のテスト(血液検査、裁判、ログイン試み)が実施されて、データが得られる。テストの結果は、陰性かもしれない(つまり、病気でない、有罪でない、ログインが許されない)。一方、それは陽性かもしれない(つまり、病気、有罪、ログイン成功)。テストの結果と実際の状態が一致していないなら過誤が発生したことになるし、テストの結果と実際の状態が一致しているなら、判断は正しいことになる。どちらの仮説を誤って採用してしまったかによって、過誤を「第一種過誤」と「第二種過誤」に分類する。

第一種過誤

第一種過誤(α過誤、偽陽性)は、帰無仮説が実際には真であるのに棄却してしまう過誤である。換言すれば、これはテスト結果が対立仮説を支持しているように見えるために起きる過誤である。つまり、統計的に有意でないのに有意な差があると観測される場合に発生する。
偽陽性は一般に、本当は陽性でないはずなのにテスト結果が陽性となることを意味する。例えば、ある女性が妊娠していないのに検査結果で妊娠していると判定される場合などを指す。

第二種過誤

第二種過誤(β過誤、偽陰性)は、対立仮説が実際には真であるのに帰無仮説を採用してしまう過誤である。換言すれば、統計的に有意な差があるのにそれを観測できない場合の過誤である。これは、帰無仮説を誤って採用した場合にのみ発生する。
他の分類については過誤種別拡張の提案を参照されたい。
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検査の感度を示す説明で正しいのはどれか

第45回(2010年)理学療法専門問題23 午前

検査の感度を示す説明で正しいのはどれか。

1.測定の精密度
2.実際の患者が検査で陽性となる確率
3.実際の患者でない者が検査で陰性となる確率
4.検査が陽性だった場合に実際の患者である確率
5.検査が陰性だった場合に実際の患者でない確率

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統計学の用語問題

次の用語の説明や例の組み合わせとして正しいのはどれか。

1.後ろ向き研究(retrospective study) ― 間接喫煙の程度を経時的に追跡し、肺がんが起こるまでフォローし、得られたデータから両者の関連を分析する。

2.無作為化比較試験(RCT) ― 連続的に選ばれた標本を比較したい群にランダムに割り付けることで行われる。

3.標準偏差(Standard Deviation) ― データのばらつきの指標であり、標準誤差(SE)をn(データ数)で割った値である。

4.メタアナリシス ― 独立変数も従属変数もともに量的データである場合の多変量解析の一手法。

5.特異度 ― 特定の病気に罹患している集団に対してある評価を行った際、陽性を示す割合。

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山中 敏也

Author:山中 敏也
年齢はかなりいってますが、会社が倒産したことを機に思い切って学校へ入学しました。自分が体を壊したことがあるので、医療には興味があり、独学でも色々なことを学びましたが、学校へ入学してビックリ!膨大な知識を記憶しなくてはならない。悪戦苦闘した4年でしたが、あともう少し国家試験に突入!