• (TyGiaMoi.com) - #

  • (TyGiaMoi.com) - A

  • (TyGiaMoi.com) - B

  • (TyGiaMoi.com) - C

  • (TyGiaMoi.com) - D

  • (TyGiaMoi.com) - E

  • (TyGiaMoi.com) - F

  • (TyGiaMoi.com) - G

  • (TyGiaMoi.com) - H

  • (TyGiaMoi.com) - I

  • (TyGiaMoi.com) - J

  • (TyGiaMoi.com) - K

  • (TyGiaMoi.com) - L

  • (TyGiaMoi.com) - M

  • (TyGiaMoi.com) - N

  • (TyGiaMoi.com) - O

  • (TyGiaMoi.com) - P

  • (TyGiaMoi.com) - Q

  • (TyGiaMoi.com) - R

  • (TyGiaMoi.com) - S

  • (TyGiaMoi.com) - T

  • (TyGiaMoi.com) - U

  • (TyGiaMoi.com) - V

  • (TyGiaMoi.com) - W

  • (TyGiaMoi.com) - X

  • (TyGiaMoi.com) - Y

  • (TyGiaMoi.com) - Z

Sai lầm loại I (Type I Error)

Sai lầm loại I (Type I error) là một khái niệm trong thống kê xác suất, chỉ việc bác bỏ giả thuyết không (null hypothesis) khi thực tế thì giả thuyết đó là đúng. Đây là một loại sai lầm phổ biến trong các nghiên cứu thống kê.

Ví dụ, khi thực hiện một thử nghiệm thống kê với mức ý nghĩa (significance level) là 0.05, nghĩa là nếu giả thuyết không đúng, tức là sai, xảy ra với xác suất dưới 5%, thì ta sẽ bác bỏ giả thuyết. Tuy nhiên, nếu trong trường hợp thực tế, giả thuyết đúng nhưng lại bị bác bỏ (tức sai lầm loại 1 xảy ra), điều này có thể dẫn đến kết luận sai và những hậu quả không mong muốn.

Do đó, để giảm thiểu sai lầm loại 1, người nghiên cứu cần chọn mức ý nghĩa phù hợp và thực hiện kiểm định thống kê một cách cẩn trọng và chính xác.

(*) Lưu ý: Nội dung được tổng hợp từ nhiều nguồn tin cậy, có giá trị tham khảo cho người tra cứu. Tuy nhiên, chúng tôi không chịu trách nhiệm trước mọi rủi ro do sử dụng nội dung này.