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偽陽性と偽陰性とは?

実際の英文教科書でハイライトされた言葉を、Clickedが解説します。

例文

University Course Reader · STEM

The screening programme accepts a high rate of false positives because a false negative means a missed cancer.

読者が記事や論文PDFで用語をハイライトすると、Clickedが統計用語「false positives」をやさしく解説しました:

3段階での解説

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正式な定義 — 同じ用語の、よくある説明

偽陽性(第一種の過誤)は、検査や仮説検定の手続きが実際には存在しない状態や効果の存在を示すときに生じる。帰無仮説検定においては真の帰無仮説の棄却であり、その長期的な率は有意水準(α)である。偽陰性(第二種の過誤)は、手続きが実際に存在する状態や効果を示し損ねるときに生じる。偽の帰無仮説の保持であり、その率はβ、1 − βが検定の検出力である。検定と標本を固定すると、一方の誤り率を下げれば他方が上がるため、判定の閾値は文脈におけるそれぞれの誤りの相対的コストに応じて選ばれる。

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