Table of Contents
Обновлено
В этом руководстве будет описана одна или две возможные причины, которые могут привести к появлению статистики ошибок типа 1, а затем я мог бы очень хорошо выделить некоторые потенциальные методы восстановления, которые вы могли бы попытаться исправить проблема. грамм.Специализированная ошибка типа 1, также известная как супервизор неправильных представлений, возникает, когда исследователь ошибочно отрицает другую истинную нулевую гипотезу. Это означает, что вы начинаете сообщать, что ваши результаты великолепны, хотя на самом деле они являются результатом случайности. Например, p-значение 0,01 будет означать, что тогда существует истинная 1% вероятность совершить полную ошибку типа I.
грамм.
Статистические гипотезы подтверждают, что обычно ни один метод не может быть гарантирован на 100%: это всегда просто потому, что мы полагаемся на вероятности, когда вы можете захотеть поэкспериментировать.
Когда интернет-маркетологи вместе с учеными изучают гипотезы, они оба ищут математически значимые результаты. Это означает, что результаты предпочтительно должны быть правильными в диапазоне вероятностей (обычно 95%).
Несмотря на то, что предположения тестирования считаются правильными, обычно все ошибки бывают двух типов.
Это ошибки, известные как ошибки типа “Вы” и “Тип 2” (ошибки типа I, без упоминания ошибок типа II).
Что такое ошибки типа 1
Как определить тип только одной ошибки?
Ошибка типа I означает, что, если нулевая гипотеза действительно искренна, она будет отвергнута. Можно сделать вывод, что прирост результатов пройден, и статистика значима, когда на самом деле это более или менее результат вероятности или несущественных факторов. Риск ошибки обычно определяется уровнем значимости, который вы выбираете (альфа или пре-альфа).
Ошибки первого типа, которые часто называют ложными, возникают при проверке гипотез, когда нулевая гипотеза в целом верна, но все явления отвергаются.
Проще говоря, проблемы типа 2 являются «ложноположительными», когда все кандидаты на тестирование подтверждают, что ожидают статистически значимой разницы, хотя ее нет.
Ошибки одного типа с вероятностью связаны со знаком «±», что соответствует регулируемому вами уровню достоверности. Тест с определенным уровнем достоверности всех 95% означает, что вероятность получения определенной ошибки составляет 5%.
Последствия ошибки типа 1
Обновлено
Вы устали от того, что ваш компьютер работает медленно? Раздражают разочаровывающие сообщения об ошибках? ASR Pro - это решение для вас! Рекомендуемый нами инструмент быстро диагностирует и устраняет проблемы с Windows, значительно повышая производительность системы. Так что не ждите больше, скачайте ASR Pro сегодня!
Ошибки типа 12 могут возникать с высокой вероятностью (5% вероятность окупается) или потому, что вы на самом деле не придерживались продолжительности и ширины выборки, изначально определенных для вашего эксперимента.
Следовательно, полезная ошибка типа 1 может привести к ошибкам и ложным срабатываниям. Это означает, что вы ошибочно полагаете, что проверка гипотезы сработала, когда она оказалась меньше. Реальный
В реальных жизненных ситуациях это может означать, что потенциальные продажи упущены из-за того, что это будет очевидное ложное предположение, вызванное качеством.
Обстоятельства реальной жизни, связанные с подозрением на ошибку типа 1
Допустим, вы хотите увеличить это количество конверсий на баннере на вашем основном веб-сайте. Что: Если это сработало, вы планировали увеличить изображение, чтобы увидеть, оптимизирует ли это конверсию или нет.
Вы начинаете свой A / B-тест, запустив версию (A), факт враждебен версии (B) и содержит внешний вид. Через 5 дней вариант (B) превзойдет контрольную версию a, поскольку он сбивает 25% -ное увеличение конверсии с 85% -ной достоверностью.
Вы останавливаете тест и снова меняете изображение в своем баннере. Однако в новом месяце ваша компания замечает, что количество конверсий упало из месяца в месяц.
Это связано с тем, что у вас есть такая ошибка: 1 Ваше напряжение часто не выдерживает вашей удивительной долгосрочной контрольной версии.
Что такое ошибки типа II
Если хотя бы уникальная ошибка часто упоминается как «ложноположительная», то ошибки типа 2 называются «ложноотрицательными».
Ошибки типа 2 возникают, когда клиенты ошибочно предполагают, что победитель не объявлен недавно между базовым и базовым уровнями, в том случае, если на самом деле есть почти все победители.
По статистике, точные ошибки типа 2 возникают, когда одна нулевая гипотеза является искусственной. th, и не всегда возникает впоследствии.
Если вероятность сделать тип конкретным типом равна каждой ошибке, определенной знаком «±», вероятность типа 2 обычно является ошибкой при оценке «²». Бета зависит от силы всего теста (т. Е. От вероятности не присвоения ошибки относительно типа 2, что приведет к 1-).
Определенно будут 3 параметра, которые могут повлиять на производительность теста:
- Размер музыки (а)
- Уровень значимости вашего окончательного тест-драйва (Î ±)
- “Настоящее” значение за подтвержденным параметром (подробнее здесь)
Последствия ошибки типа 7
Как и ошибки типа 1, ошибки ввода данных могут привести к неверным предположениям и неверным решениям, которые в одиночку могут привести к потере продаж или снижению прибыли.
Кроме того, фактический ложный отрицательный результат (даже не осознавая этого) может дискредитировать ваши усилия по рекламе конверсии, даже если ваша компания сможет подтвердить вашу текущую гипотезу. Может ли это стать обескураживающим поворотным моментом для всех специалистов по CRO как маркетологов в области цифрового маркетинга?
Конкретный пример неудачного воспроизведения
Например, предположим, что вы управляете учреждением электронной торговли, которое продает сложные высококачественные электронные товары технически подкованным клиентам. Чтобы напрямую увеличить количество продаж, вам нужно настроить раздел часто задаваемых вопросов вверху на странице вашего гаджета.
Вы проводите цифровой эксперимент A / B, чтобы понять, может ли вариант (B) превзойти вашу контрольную форму (A).
В календаре вы определенно не видите разницы в продажах: в обеих версиях кажется, что страхи изменятся одновременно, и вам придется начать сомневаться в своей гипотезе. Через три дня или недели отмените тест и сохраните продукт как есть.
На данный момент вы приближаетесь к тому, чтобы добавить FAQ в свой невероятный репозиторий, не влияя на конверсии.
Через два месяца вы обнаруживаете, что конкурент может одновременно создавать FAQ и одновременно замечать заметное увеличение конверсии. Вы решаете пересдать общий тест через месяц, чтобы получить значительно более математически релевантные результаты, основанные на повышенной концентрации авторитета (например, 95%).
Через месяц, какой тип является большим сюрпризом, вы увидите функциональное положительное увеличение коэффициента конверсии для разновидности (B). Добавление часто задаваемых вопросов в конце URL-адреса вашего бренда на самом деле дало вашему бизнесу больше продвижения, потому что версия для обзора.
Верно – при первом тестировании возникла ошибка 2-го уровня!
Ускорьте свой компьютер сегодня с помощью этой простой загрузки. г.
Что представляет собой новая ошибка типа 1 в примере статистики?
Примеры ошибок I типа Ноль домыслов о том, что человек всегда невиновен, долгое время однозначно виновата альтернатива. Ошибка типа I в этом случае будет означать, что человек, не признанный невиновным, попадет в тюрьму, даже если только на этом этапе он фактически невиновен.
Как вы определяете ошибки типа 1 и типа 2?
Ошибка типа I (ложноположительная) возникает, когда тот же исследователь отрицает нулевую гипотезу, которая однозначно верна для популяции; Ошибка правильности типа II (ложноотрицательный) возникает, когда исследователь не отрицает нулевую теорию, которая на самом деле является ложной природой ношения.
How Do I Fix The Statistics Of Type 1 Identification Errors?
Comment Corriger Les Statistiques Des Erreurs D’identification De Type 1 ?
Wie Behebe Ich Die Statistik Von Typ-1-Identifikationsfehlern?
Hoe Los Ik De Statistieken Van Type 1 Identificatiefouten Op?
Hur åtgärdar Jag Statistiken För Identifieringsfel Av Typ 1?
Jak Naprawić Statystyki Błędów Identyfikacji Typu 1?
유형 1 식별 오류의 통계는 어떻게 수정합니까?
¿Cómo Soluciono Las Estadísticas De Errores De Identificación De Tipo 1?
Como Corrijo As Estatísticas De Erros De Identificação Do Tipo 1?
Come Posso Correggere Le Statistiche Degli Errori Di Identificazione Di Tipo 1?
г.
