Perbedaan Antara Kesalahan Tipe I dan Tipe II
Ada dua jenis kesalahan yang terjadi, saat pengujian hipotesis dilakukan, yaitu peneliti menolak H0, ketika H0 benar, atau dia menerima H0 padahal kenyataannya H0 salah. Jadi, yang pertama mewakili kesalahan tipe I dan yang terakhir adalah indikator kesalahan tipe II.
Pengujian hipotesis adalah prosedur umum, yang peneliti gunakan untuk membuktikan validitas, yang menentukan apakah suatu hipotesis tertentu benar atau tidak. Hasil pengujian merupakan landasan untuk menerima atau menolak hipotesis nol (H0). Hipotesis nol adalah proposisi, yang tidak mengharapkan perbedaan atau efek. Hipotesis alternatif (H1) adalah premis yang mengharapkan beberapa perbedaan atau efek.
Ada perbedaan kecil dan halus antara kesalahan tipe I dan tipe II, yang akan kita bahas dalam artikel ini.
Tabel Perbandingan
Definisi Kesalahan Tipe I
Dalam statistik, kesalahan tipe I didefinisikan sebagai kesalahan yang terjadi ketika hasil sampel menyebabkan penolakan hipotesis nol, meskipun faktanya benar. Secara sederhana, kesalahan menyetujui hipotesis alternatif, ketika hasilnya dapat dianggap sebagai kebetulan.
Juga dikenal sebagai kesalahan alfa, itu mengarahkan peneliti untuk menyimpulkan bahwa ada variasi antara dua pengamatan ketika mereka identik. Kemungkinan kesalahan tipe I, sama dengan tingkat signifikansi, yang ditetapkan peneliti untuk pengujiannya. Di sini tingkat signifikansi mengacu pada peluang membuat kesalahan tipe I.
Contohnya. Misalkan berdasarkan data, tim peneliti sebuah perusahaan menyimpulkan bahwa lebih dari 50% dari total pelanggan menyukai layanan baru yang dimulai oleh perusahaan, yang sebenarnya kurang dari 50%.
Definisi Kesalahan Tipe II
Bila berdasarkan data, hipotesis nol diterima, padahal sebenarnya salah, maka kesalahan semacam ini dikenal sebagai Kesalahan Tipe II. Itu muncul ketika peneliti gagal menyangkal hipotesis nol palsu. Ini dilambangkan dengan huruf Yunani 'beta (β)' dan sering dikenal sebagai kesalahan beta.
Kesalahan tipe II adalah kegagalan peneliti dalam menyetujui hipotesis alternatif, meskipun itu benar. Ini memvalidasi proposisi yang seharusnya ditolak. Peneliti menyimpulkan bahwa kedua peringatan itu identik padahal sebenarnya tidak.
Kemungkinan membuat kesalahan seperti itu analog dengan kekuatan tes. Di sini, kekuatan tes menyinggung kemungkinan penolakan hipotesis nol, yang salah dan perlu ditolak. Dengan bertambahnya ukuran sampel, kekuatan pengujian juga meningkat, yang menghasilkan pengurangan risiko kesalahan tipe II.
Contohnya. Misalkan berdasarkan hasil sampel, tim peneliti dari suatu organisasi mengklaim bahwa kurang dari 50% dari total pelanggan menyukai layanan baru yang dimulai oleh perusahaan, yang sebenarnya lebih besar dari 50%.
Perbedaan Utama Antara Kesalahan Tipe I dan Tipe II
Poin-poin yang diberikan di bawah ini substansial sejauh menyangkut perbedaan antara kesalahan tipe I dan tipe II:
1. Kesalahan tipe I adalah kesalahan yang terjadi ketika hasilnya adalah penolakan hipotesis nol yang sebenarnya benar. Kesalahan tipe II terjadi ketika sampel menghasilkan penerimaan hipotesis nol, yang sebenarnya salah.
2. Kesalahan tipe I atau yang dikenal dengan false positive, pada intinya hasil positif tersebut setara dengan penolakan hipotesis nol. Sebaliknya, kesalahan Tipe II juga dikenal sebagai negatif palsu, yaitu hasil negatif, mengarah pada penerimaan hipotesis nol.
3. Ketika hipotesis nol benar tetapi ditolak secara keliru, itu adalah kesalahan tipe I. Sebaliknya, ketika hipotesis nol salah tetapi diterima secara keliru, itu adalah kesalahan tipe II.
4. Kesalahan tipe I cenderung menegaskan sesuatu yang tidak benar-benar ada, yaitu kesalahan hit. Sebaliknya, kesalahan tipe II gagal dalam mengidentifikasi sesuatu yang ada, yaitu miss.
5. Probabilitas melakukan kesalahan tipe I adalah sampel sebagai tingkat signifikansi. Sebaliknya, kemungkinan melakukan kesalahan tipe II sama dengan kekuatan tes.
6. Huruf Yunani 'α' menunjukkan kesalahan tipe I. Berbeda dengan kesalahan tipe II yang dilambangkan dengan huruf Yunani ‘β’.
Kemungkinan Hasil
Kesimpulan
Pada umumnya, kesalahan Tipe I muncul ketika peneliti melihat beberapa perbedaan, padahal sebenarnya tidak ada, sedangkan kesalahan tipe II muncul ketika peneliti tidak menemukan perbedaan padahal sebenarnya ada. Terjadinya kedua jenis kesalahan ini sangat umum karena merupakan bagian dari proses pengujian. Kedua kesalahan ini tidak dapat dihilangkan sepenuhnya tetapi dapat dikurangi sampai tingkat tertentu.
