Tip II Hata
Beta Error
Tanım
Sıfır hipotezinin (H0) aslında yanlış olmasına rağmen reddedilememesi durumu, yani gerçek bir etkiyi veya farkı istatistiksel olarak tespit edememe olasılığı.
Örnek Vaka / Uygulama
Yeni geliştirilen bir antidepresanın plasebodan üstün olup olmadığını test eden bir klinik araştırmada, ilacın gerçekte beyin kimyası üzerinde olumlu bir etkisi olmasına rağmen (H0 yanlış), yapılan istatistiksel analizde p değerinin eşik sınırın üzerinde kalması nedeniyle ilacın etkisiz olduğuna karar verilmesi bir Tip II hatasıdır.
Derin Analiz
Hipotez testlerinde alfa (Tip I) hatası ile ters yönlü bir ilişki içerisindedir. Alfa hatasını düşürmek (yanlış pozitif olasılığını azaltmak) genellikle beta hatasını, dolayısıyla II. tip hata oranını artırır. Testin gücü (statistical power) 1 - beta olarak tanımlanır ve araştırmanın örneklem büyüklüğü ile etki büyüklüğüne doğrudan bağımlıdır. Yetersiz örneklem büyüklüğü, veri setindeki gürültü oranının yüksekliği veya kullanılan ölçüm aracının düşük hassasiyeti beta hatası riskini majör ölçüde tırmandırır. Özellikle klinik araştırmalarda etkili bir tedavinin işe yaramadığını varsaymak suretiyle yapılan bu hata, hastaların fayda görebileceği tıbbi müdahalelerin göz ardı edilmesine yol açabilir.
Etimoloji
Latince 'error' [yanılma, sapma] sözcüğü ile istatistiksel hipotez testlerinde birinci nesil hata türlerini simgelemek üzere kullanılan Yunan alfabesindeki ikinci harf olan 'beta'nın birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Tip I hata (alpha error) ile sıklıkla karıştırılır; Tip I hata gerçekte olmayan bir etkiyi var sanmak (yanlış pozitif), Tip II hata ise var olan bir etkiyi görememek (yanlış negatif) anlamına gelir.