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Startseite/Statistik und Wahrscheinlichkeit/Fehler 1. und 2. Art und Teststärke

Fehler 1. und 2. Art und Teststärke

Zwei Normalkurven (H₀ und H₁) und eine Entscheidungsschwelle; α, β und die Teststärke 1−β als schattierte Flächen; Regler für Effektstärke, σ und n.

Hypothesentest

0.5
1
20

Signifikanzniveau α (setzt die Schwelle c)

Das Stichprobenmittel aus n Ziehungen aus N(μ, σ²) ist exakt N(μ, σ²/n), beide Kurven sind also normal mit SE = σ/√n, und σ gilt als bekannt (ein z-Test, kein t-Test). H₀ setzt das Mittel auf μ₀ = 0, H₁ auf μ₁ = d. Die weiße Linie auf der Fläche verschiebt die Schwelle c; die α-Voreinstellungen legen sie auf das exakte Normalquantil. Φ nutzt Codys erfc (Fehler < 10⁻¹⁵), die Quantile Acklams Näherung, verfeinert durch Newton-Schritte.

Wahrheit × Entscheidung

H₀ ablehnenNicht ablehnenH₀ wahr
Fehler 1. Art · α0.050
richtig · 1−α0.950
H₁ wahr
Teststärke · 1−β0.723
Fehler 2. Art · β0.277

Tastenkürzel

  • •Space / Enter — 1000 Experimente ausführen
  • •R — zurücksetzen

Gemessene Größen

Effektstärke d0.50σ
σ der Grundgesamtheit1.00
Stichprobengröße n20
Standardfehler σ/√n0.2236
Schwelle c (ablehnen, wenn x̄ > c)0.3678
z der Schwelle (c − μ₀)/SE1.645
α = P(ablehnen | H₀)0.0500
β = P(nicht ablehnen | H₁)0.2772
Teststärke 1−β0.7228
n für 80 % Teststärke25
n für 90 % Teststärke35

Zum Modell

Der Simulator zeigt die beiden Stichprobenverteilungen, auf denen jeder Test eines Mittels beruht. Unter der Nullhypothese H₀ ist das Mittel der Grundgesamtheit μ₀ = 0; unter der Alternative H₁ ist es μ₁ = d, wobei die Effektstärke d in Einheiten der Standardabweichung σ der Grundgesamtheit gemessen wird. Für eine Stichprobe aus n unabhängigen Ziehungen aus N(μ, σ²) ist das Stichprobenmittel x̄ exakt normal mit demselben Mittel und dem Standardfehler SE = σ/√n, beide Kurven sind also Glocken gleicher Breite, getrennt durch d. Die Entscheidungsregel ist eine Schwelle c: H₀ ablehnen, wenn x̄ > c (einseitig), oder wenn |x̄ − μ₀| > c in der zweiseitigen Variante. Die rosa Flanke der H₀-Kurve jenseits von c ist die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 1. Art, α = 1 − Φ((c − μ₀)/SE); der orange Teil der H₁-Kurve unterhalb von c ist die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 2. Art, β = Φ((c − μ₁)/SE); der grüne Rest ist die Teststärke 1 − β. Im zweiseitigen Fall wird die Teststärke über beide Ablehnungsflanken berechnet, 1 − Φ((c − μ₁)/SE) + Φ((−c − μ₁)/SE). Die α-Voreinstellungen setzen c auf das exakte Normalquantil c = μ₀ + z₁₋α·SE (z₁₋α/2 bei zweiseitig); zieht man c direkt, werden α und β aus denselben Formeln neu berechnet. Φ wird mit Codys rationaler Näherung von erfc ausgewertet und die Quantile mit Acklams Algorithmus, verfeinert durch Newton-Schritte, die angezeigten Zahlen sind also auf die dargestellte Genauigkeit exakt. Die Teststärkekurve zeichnet 1 − β gegen n auf einer logarithmischen Achse für das aktuelle α und d, und die Stichprobengrößen für 80 % und 90 % Teststärke folgen der geschlossenen Form n = ⌈((z₁₋α + z₁₋β)·σ/d)²⌉. Die empirische Schicht zieht mit einem Generator mit Startwert je 1000 Stichproben der Größe n unter jeder Hypothese, wendet die Schwelle an und nennt die beobachteten Raten falsch positiver und falsch negativer Entscheidungen neben α und β; ihre Streuung um die Theorie ist selbst binomial mit Standardabweichung √(p(1−p)/1000). Vereinfachungen: σ gilt als bekannt (ein z-Test), die Korrektur durch die t-Verteilung von Student bei geschätzter Standardabweichung entfällt also; die Alternative ist ein einzelner Punktwert und keine zusammengesetzte Hypothese; die zweiseitige Formel für die Stichprobengröße nutzt z₁₋α/2 und lässt die vernachlässigbare ferne Flanke weg. Verwandte Simulatoren: statistics/normal-distribution für Φ und z-Werte, statistics/central-limit-theorem dafür, warum x̄ normal ist, statistics/confidence-interval für die duale Sicht derselben Quantile und statistics/binomial-distribution für die Streuung der empirischen Raten.

Für wen: Oberstufe und Statistik im ersten Studienjahr (AP Statistics, A-level, einführende Kurse zur schließenden Statistik).

Wichtige Begriffe

  • nullhypothese
  • alternativhypothese
  • fehler 1. art (α)
  • fehler 2. art (β)
  • teststärke
  • entscheidungsschwelle / kritischer wert
  • standardfehler σ/√n
  • effektstärke

So funktioniert es

Ein Hypothesentest vergleicht das Stichprobenmittel x̄ mit einer Entscheidungsschwelle c: liegt x̄ jenseits von c, wird H₀ (μ = 0) zugunsten von H₁ (μ = d) abgelehnt. Weil x̄ aus n Ziehungen aus N(μ, σ²) selbst normal ist, mit Standardfehler σ/√n, sind beide Stichprobenverteilungen Glockenkurven derselben Breite, verschoben um die Effektstärke d. Die rosa Flanke ist der Fehler 1. Art α — eine wahre H₀ ablehnen — und die orange Fläche der Fehler 2. Art β — nicht ablehnen, obwohl H₁ wahr ist; die grüne Fläche ist die Teststärke 1 − β. Verschiebt man c, tauscht man α gegen β; beide zugleich verkleinern kann man nur, indem die Kurven schmaler werden, durch größeres n oder kleineres σ. Genau das beziffern die Teststärkekurve und die geschlossene Stichprobengröße n = ((z₁₋α + z₁₋β)σ/d)². Das Modell setzt bekanntes σ voraus (ein z-Test); wird σ aus der Stichprobe geschätzt, tritt die t-Verteilung an die Stelle der Normalverteilung.

Wichtige Gleichungen

x̄ ~ N(μ, σ²/n), SE = σ/√n
c = μ₀ + z₁₋α · SE (zweiseitig: z₁₋α/2)
α = P(x̄ > c | H₀) = 1 − Φ((c − μ₀)/SE)
β = P(x̄ ≤ c | H₁) = Φ((c − μ₁)/SE), Teststärke = 1 − β
zweiseitige Teststärke = 1 − Φ((c − μ₁)/SE) + Φ((−c − μ₁)/SE)
n = ⌈((z₁₋α + z₁₋β) · σ / d)²⌉

Häufige Fragen

Warum kann ich α und β nicht beide klein machen, nur indem ich die Schwelle verschiebe?
Die Schwelle c legt nur fest, wo die beiden Kurven geschnitten werden. Schiebt man sie nach rechts, schrumpft die rosa H₀-Flanke (α), der orange Teil der H₁-Kurve unterhalb von c (β) wächst aber, und nach links ist es umgekehrt. Bei festen Kurven hängen α und β über c zusammen, und eine von beiden wächst immer, wenn die andere schrumpft. Beide zugleich verkleinern kann man nur, indem man die Kurven relativ zu ihrer Breite auseinanderzieht — ein größeres d, ein kleineres σ oder, am praktischsten, ein größeres n, das beide Kurven um den Faktor √n schmaler macht.
Warum steht in der Formel für die Stichprobengröße das Quadrat von (z₁₋α + z₁₋β)?
Für 80 % Teststärke muss die Schwelle z₁₋α Standardfehler über μ₀ liegen und zugleich z₀,₈ Standardfehler unter μ₁. Diese beiden Abstände ergeben zusammen den Abstand d der Mittel, also d = (z₁₋α + z₁₋β)·σ/√n. Löst man nach n auf, werden beide Seiten quadriert: n = ((z₁₋α + z₁₋β)·σ/d)². Bei einseitigem α = 0,05 und d = 0,5σ ergibt das (1,645 + 0,842)²·4 ≈ 24,7, aufgerundet 25; die Teststärkekurve schneidet 0,8 genau bei diesem n.
Wenn α = 0,05 ist, warum haben meine 1000 Experimente unter H₀ dann 6,1 % falsch positive ergeben?
α ist die Wahrscheinlichkeit eines falsch positiven Ergebnisses auf lange Sicht, keine garantierte Häufigkeit in einer endlichen Serie. Die Zahl der falsch positiven unter 1000 Läufen ist binomial mit Mittel 50 und Standardabweichung √(1000·0,05·0,95) ≈ 6,9, alles etwa von 36 bis 64 (3,6 % bis 6,4 %) liegt also innerhalb von zwei Standardabweichungen und passt zu α = 0,05. Führt man die Serie mehrmals aus, streuen die Anzahlen um 50; dieselbe Überlegung gilt für die Zahl der falsch negativen um 1000·β.
Was ändert sich, wenn ich auf einen zweiseitigen Test umschalte?
Ein zweiseitiger Test lehnt H₀ ab, sobald x̄ in irgendeiner Richtung weit von μ₀ entfernt ist, das α wird also aufgeteilt: jede Flanke bekommt α/2, und die Schwelle rückt auf z₁₋α/2 hinaus (1,96 statt 1,645 bei α = 0,05). Bei einem positiven Effekt d kommt fast die ganze Teststärke aus der rechten Flanke, der zusätzliche Abstand kostet also Teststärke — bei d = 0,5σ und n = 20 fällt sie von etwa 0,72 auf etwa 0,61 — und für dasselbe Ziel von 80 % braucht man mehr Stichproben. Die kleine linke Flanke zählt trotzdem zur Teststärke, weil ein Stichprobenmittel weit unter μ₀ ebenfalls H₀ ablehnt, auch wenn es in die falsche Richtung zeigt.