Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Хи́бно позити́вне (англ. false positive) — це помилка в бінарній класифікації, в якій результат тесту неправильно вказує на наявність якогось стану, такого як захворювання, в той час як цього захворювання немає, тоді як хи́бно негати́вне (англ. false negative) — це протилежна помилка, коли результатові тесту неправильно не вдається вказати на наявність якогось стану, коли він присутній. Це — два типи помилок у бінарному тесті, на противагу до двох типів правильного результату, і́стинно позити́вного (англ. true positive) та і́стинно негати́вного (англ. true negative). Вони є також відомими в медицині як хи́бно позити́вний (та хи́бно негати́вний) діа́гноз, та в статистичній класифікації як істиннопозити́вна (та істиннонегати́вна) по́милка.
У перевірці статистичних гіпотез аналогічні поняття є відомими як помилки першого та другого роду, де позитивний результат відповідає відхиленню нульової гіпотези, а негативний результат відповідає не відхиленню нульової гіпотези. Ці терміни часто використовують як взаємозамінні, але існують відмінності в деталях та інтерпретації, через відмінності між медичним тестуванням та перевіркою статистичних гіпотез.
Хибнопозитивна помилка
Хибнопозити́вна по́милка (англ. false positive error), або хи́бно позити́вне (англ. false positive) — це результат, який вказує на наявність заданого стану, тоді як його немає. Наприклад, тест на вагітність, який вказує, що жінка є вагітною, тоді як вона такою не є, або засудження невинної особи.
Хибнопозитивна помилка є помилкою першого роду, в якій тест перевіряє єдину умову, й неправильно видає ствердне (позитивне) рішення. Проте важливо відрізняти рівень помилок першого роду (англ. type 1 error rate), та ймовірність хибності позитивного результату. Остання є відомою як хибнопозитивний ризик (англ. false positive risk, див. неоднозначність у визначенні хибнопозитивного рівня нижче).
Хибнонегативна помилка
Хибнонегати́вна по́милка (англ. false negative error), або хи́бно негати́вне (англ. false negative) — це результат тесту, який неправильно вказує, що умова не виконується. Наприклад, коли тест на вагітність вказує, що жінка не є вагітною, але вона є, або коли особу, винну в злочині, виправдано, то ці результати є хибно негативними. Умови «жінка є вагітною» та «особа є винною» виконуються, але тестові (тестові на вагітність, або судовому розглядові) не вдається усвідомити цю умову, й вони помилково вирішують, що особа є не вагітною, або не винною.
Хибнонегативна помилка є помилкою другого роду, яка трапляється в тесті, в якому перевіряють наявність єдиної умови, й результат тесту є помилковим, що ця умова відсутня.
Пов'язані терміни
Хибнопозитивний та хибнонегативний рівні
Хибнопозитивний рівень (англ. false positive rate) — це частка з усіх негативних, які все ж видають позитивні результати тесту, тобто, умовна ймовірність позитивного результату тесту за умови відсутності події.
Хибнопозитивний рівень дорівнює рівневі значущості. Специфічність тесту дорівнює 1 мінус хибнопозитивний рівень.
У перевірці статистичних гіпотез цю частку позначують грецькою літерою α, а 1 − α визначають як специфічність тесту. Збільшення специфічності тесту знижує ймовірність помилок першого роду, але може підвищити ймовірність помилок другого роду (хибно негативних, які відхиляють альтернативну гіпотезу, коли вона є істинною).
Відповідно, хибнонегати́вний рі́вень (англ. false negative rate) — це частка із позитивних, які дають негативний результат за цього тесту, тобто, умовна ймовірність негативного результату тесту за умови наявності шуканої умови.
У перевірці статистичних гіпотез цю частку позначують грецькою літерою β. «Потужність» (англ. «power», або «чутливість», англ. «sensitivity») тесту дорівнює 1 − β.
Неоднозначність у визначенні хибнопозитивного рівня
Термін «рівень хибного виявляння» (РХВ, англ. false discovery rate, FDR) використовував Колкагун (2014) для позначення ймовірності того, що «значущий» результат був хибно позитивним. Пізніше Колкагун (2017) використовував для тієї ж величини термін «хибнопозитивний ризик» (англ. false positive risk, FPR), щоби запобігти плутанині з терміном РХВ, що використовують люди, які працюють із множинними порівняннями. Коригування для множинних порівнянь мають на меті коригування лише рівня помилок першого роду, тож результат є (скоригованим) p-значенням. Таким чином, вони є вразливими для такого ж неправильного тлумачення, як і будь-яке інше p-значення. Хибнопозитивний ризик є завжди вищим, часто набагато вищим за p-значення.
Переплутування цих двох ідей, помилка транспонованого обумовлення, наробила багато лиха. Через неоднозначність позначень у цій галузі важливо дивитися на визначення в кожній праці. Небезпеки покладання на p-значення підкреслив Колкагун (2017), вказавши, що навіть спостереження p = 0,001 не обов'язково було сильним свідченням проти нульової гіпотези. Незважаючи на те, що відношення правдоподібностей на користь альтернативної гіпотези над нульовою є близьким до 100, якщо ця гіпотеза була неправдоподібною, з апріорною ймовірністю реального ефекту 0,1, то навіть спостереження p = 0,001 матиме хибнопозитивний рівень 8 відсотків. Він не досягне навіть 5-відсоткового рівня. Як наслідок, було рекомендовано супроводжувати кожне p-значення апріорною ймовірністю існування реального ефекту, яку необхідно було би прийняти для досягнення хибнопозитивного ризику 5 %. Наприклад, якщо ми спостерігаємо p = 0,05 в єдиному експерименті, то щоби досягти хибнопозитивного ризику 5 %, до здійснення цього експерименту ми повинні бути впевненими в існуванні реального ефекту на 87 %.
Робоча характеристика приймача
Стаття «Робоча характеристика приймача» розглядає параметри в статистичній обробці сигналів, що ґрунтуються на співвідношеннях похибок різних типів.
Виноски
- При розробці алгоритмів виявляння або тестів необхідно обирати баланс між ризиками хибно негативних та хибно позитивних. Зазвичай існує поріг того, наскільки близького збігу з заданим зразком мусить бути досягнуто, щоби алгоритм повідомив про збіг. Що вищим є цей поріг, то більше хибно негативних, і менше хибно позитивних.
Примітки
- False Positives and False Negatives (англ.)
- Colquhoun, David (2017). The reproducibility of research and the misinterpretation of p-values. Royal Society Open Science. 4 (12): 171085. doi:10.1098/rsos.171085. PMC 5750014. PMID 29308247. (англ.)
- Banerjee, A; Chitnis, UB; Jadhav, SL; Bhawalkar, JS; Chaudhury, S (2009). Hypothesis testing, type I and type II errors. Ind Psychiatry J. 18 (2): 127—31. doi:10.4103/0972-6748.62274. PMC 2996198. PMID 21180491.
{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом () (англ.) - Colquhoun, David (2014). An investigation of the false discovery rate and the misinterpretation of p-values. Royal Society Open Science. 1 (3): 140216. doi:10.1098/rsos.140216. PMC 4448847. PMID 26064558. (англ.)
- Colquhoun, David. The problem with p-values. Aeon. Aeon Magazine. Процитовано 11 грудня 2016. (англ.)
- Colquhoun, David (2018). The false positive risk: A proposal concerning what to do about p values. The American Statistician. 73: 192—201. arXiv:1802.04888. doi:10.1080/00031305.2018.1529622. (англ.)
Див. також
Посилання
- Daily chart — Unlikely results — Why most published scientific research is probably false — ілюстрація хибно позитивних та хибно негативних у журналі «Економіст» зі статті Problems with scientific research How science goes wrong Scientific research has changed the world. Now it needs to change itself (19 жовтня 2013) (англ.)
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Hi bno poziti vne angl false positive ce pomilka v binarnij klasifikaciyi v yakij rezultat testu nepravilno vkazuye na nayavnist yakogos stanu takogo yak zahvoryuvannya v toj chas yak cogo zahvoryuvannya nemaye todi yak hi bno negati vne angl false negative ce protilezhna pomilka koli rezultatovi testu nepravilno ne vdayetsya vkazati na nayavnist yakogos stanu koli vin prisutnij Ce dva tipi pomilok u binarnomu testi na protivagu do dvoh tipiv pravilnogo rezultatu i stinno poziti vnogo angl true positive ta i stinno negati vnogo angl true negative Voni ye takozh vidomimi v medicini yak hi bno poziti vnij ta hi bno negati vnij dia gnoz ta v statistichnij klasifikaciyi yak istinnopoziti vna ta istinnonegati vna po milka U perevirci statistichnih gipotez analogichni ponyattya ye vidomimi yak pomilki pershogo ta drugogo rodu de pozitivnij rezultat vidpovidaye vidhilennyu nulovoyi gipotezi a negativnij rezultat vidpovidaye ne vidhilennyu nulovoyi gipotezi Ci termini chasto vikoristovuyut yak vzayemozaminni ale isnuyut vidminnosti v detalyah ta interpretaciyi cherez vidminnosti mizh medichnim testuvannyam ta perevirkoyu statistichnih gipotez Hibnopozitivna pomilkaHibnopoziti vna po milka angl false positive error abo hi bno poziti vne angl false positive ce rezultat yakij vkazuye na nayavnist zadanogo stanu todi yak jogo nemaye Napriklad test na vagitnist yakij vkazuye sho zhinka ye vagitnoyu todi yak vona takoyu ne ye abo zasudzhennya nevinnoyi osobi Hibnopozitivna pomilka ye pomilkoyu pershogo rodu v yakij test pereviryaye yedinu umovu j nepravilno vidaye stverdne pozitivne rishennya Prote vazhlivo vidriznyati riven pomilok pershogo rodu angl type 1 error rate ta jmovirnist hibnosti pozitivnogo rezultatu Ostannya ye vidomoyu yak hibnopozitivnij rizik angl false positive risk div neodnoznachnist u viznachenni hibnopozitivnogo rivnya nizhche Hibnonegativna pomilkaHibnonegati vna po milka angl false negative error abo hi bno negati vne angl false negative ce rezultat testu yakij nepravilno vkazuye sho umova ne vikonuyetsya Napriklad koli test na vagitnist vkazuye sho zhinka ne ye vagitnoyu ale vona ye abo koli osobu vinnu v zlochini vipravdano to ci rezultati ye hibno negativnimi Umovi zhinka ye vagitnoyu ta osoba ye vinnoyu vikonuyutsya ale testovi testovi na vagitnist abo sudovomu rozglyadovi ne vdayetsya usvidomiti cyu umovu j voni pomilkovo virishuyut sho osoba ye ne vagitnoyu abo ne vinnoyu Hibnonegativna pomilka ye pomilkoyu drugogo rodu yaka traplyayetsya v testi v yakomu pereviryayut nayavnist yedinoyi umovi j rezultat testu ye pomilkovim sho cya umova vidsutnya Pov yazani terminiHibnopozitivnij ta hibnonegativnij rivni Dokladnishe Chutlivist ta specifichnist ta Hibnopozitivnij riven Hibnopozitivnij riven angl false positive rate ce chastka z usih negativnih yaki vse zh vidayut pozitivni rezultati testu tobto umovna jmovirnist pozitivnogo rezultatu testu za umovi vidsutnosti podiyi Hibnopozitivnij riven dorivnyuye rivnevi znachushosti Specifichnist testu dorivnyuye 1 minus hibnopozitivnij riven U perevirci statistichnih gipotez cyu chastku poznachuyut greckoyu literoyu a a 1 a viznachayut yak specifichnist testu Zbilshennya specifichnosti testu znizhuye jmovirnist pomilok pershogo rodu ale mozhe pidvishiti jmovirnist pomilok drugogo rodu hibno negativnih yaki vidhilyayut alternativnu gipotezu koli vona ye istinnoyu Vidpovidno hibnonegati vnij ri ven angl false negative rate ce chastka iz pozitivnih yaki dayut negativnij rezultat za cogo testu tobto umovna jmovirnist negativnogo rezultatu testu za umovi nayavnosti shukanoyi umovi U perevirci statistichnih gipotez cyu chastku poznachuyut greckoyu literoyu b Potuzhnist angl power abo chutlivist angl sensitivity testu dorivnyuye 1 b Neodnoznachnist u viznachenni hibnopozitivnogo rivnya Termin riven hibnogo viyavlyannya RHV angl false discovery rate FDR vikoristovuvav Kolkagun 2014 dlya poznachennya jmovirnosti togo sho znachushij rezultat buv hibno pozitivnim Piznishe Kolkagun 2017 vikoristovuvav dlya tiyeyi zh velichini termin hibnopozitivnij rizik angl false positive risk FPR shobi zapobigti plutanini z terminom RHV sho vikoristovuyut lyudi yaki pracyuyut iz mnozhinnimi porivnyannyami Koriguvannya dlya mnozhinnih porivnyan mayut na meti koriguvannya lishe rivnya pomilok pershogo rodu tozh rezultat ye skorigovanim p znachennyam Takim chinom voni ye vrazlivimi dlya takogo zh nepravilnogo tlumachennya yak i bud yake inshe p znachennya Hibnopozitivnij rizik ye zavzhdi vishim chasto nabagato vishim za p znachennya Pereplutuvannya cih dvoh idej pomilka transponovanogo obumovlennya narobila bagato liha Cherez neodnoznachnist poznachen u cij galuzi vazhlivo divitisya na viznachennya v kozhnij praci Nebezpeki pokladannya na p znachennya pidkresliv Kolkagun 2017 vkazavshi sho navit sposterezhennya p 0 001 ne obov yazkovo bulo silnim svidchennyam proti nulovoyi gipotezi Nezvazhayuchi na te sho vidnoshennya pravdopodibnostej na korist alternativnoyi gipotezi nad nulovoyu ye blizkim do 100 yaksho cya gipoteza bula nepravdopodibnoyu z apriornoyu jmovirnistyu realnogo efektu 0 1 to navit sposterezhennya p 0 001 matime hibnopozitivnij riven 8 vidsotkiv Vin ne dosyagne navit 5 vidsotkovogo rivnya Yak naslidok bulo rekomendovano suprovodzhuvati kozhne p znachennya apriornoyu jmovirnistyu isnuvannya realnogo efektu yaku neobhidno bulo bi prijnyati dlya dosyagnennya hibnopozitivnogo riziku 5 Napriklad yaksho mi sposterigayemo p 0 05 v yedinomu eksperimenti to shobi dosyagti hibnopozitivnogo riziku 5 do zdijsnennya cogo eksperimentu mi povinni buti vpevnenimi v isnuvanni realnogo efektu na 87 Robocha harakteristika prijmacha Stattya Robocha harakteristika prijmacha rozglyadaye parametri v statistichnij obrobci signaliv sho gruntuyutsya na spivvidnoshennyah pohibok riznih tipiv VinoskiPri rozrobci algoritmiv viyavlyannya abo testiv neobhidno obirati balans mizh rizikami hibno negativnih ta hibno pozitivnih Zazvichaj isnuye porig togo naskilki blizkogo zbigu z zadanim zrazkom musit buti dosyagnuto shobi algoritm povidomiv pro zbig Sho vishim ye cej porig to bilshe hibno negativnih i menshe hibno pozitivnih PrimitkiFalse Positives and False Negatives angl Colquhoun David 2017 The reproducibility of research and the misinterpretation of p values Royal Society Open Science 4 12 171085 doi 10 1098 rsos 171085 PMC 5750014 PMID 29308247 angl Banerjee A Chitnis UB Jadhav SL Bhawalkar JS Chaudhury S 2009 Hypothesis testing type I and type II errors Ind Psychiatry J 18 2 127 31 doi 10 4103 0972 6748 62274 PMC 2996198 PMID 21180491 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite journal title Shablon Cite journal cite journal a Obslugovuvannya CS1 Storinki iz nepoznachenim DOI z bezkoshtovnim dostupom posilannya angl Colquhoun David 2014 An investigation of the false discovery rate and the misinterpretation of p values Royal Society Open Science 1 3 140216 doi 10 1098 rsos 140216 PMC 4448847 PMID 26064558 angl Colquhoun David The problem with p values Aeon Aeon Magazine Procitovano 11 grudnya 2016 angl Colquhoun David 2018 The false positive risk A proposal concerning what to do about p values The American Statistician 73 192 201 arXiv 1802 04888 doi 10 1080 00031305 2018 1529622 angl Div takozhHlopchik yakij krichav vovk PosilannyaDaily chart Unlikely results Why most published scientific research is probably false ilyustraciya hibno pozitivnih ta hibno negativnih u zhurnali Ekonomist zi statti Problems with scientific research How science goes wrong Scientific research has changed the world Now it needs to change itself 19 zhovtnya 2013 angl