النتائج الإيجابية الخاطئة والنتائج السلبية الخاطئة

الموسوعة الحرة
رسم تخطيطي لمصنف ثنائي يفصل مجموعة من العينات إلى قيم موجبة وسالبة. العناصر الموجودة في المنطقة الخضراء على اليمين هي تلك المصنفة على أنها مطابقة موجبة للحالة المختبرة، بينما العناصر الموجودة في المنطقة الوردية على اليسار مصنفة على أنها مطابقة سالبة.
تمثل علامات الصليب الحمراء ( ) داخل المنطقة الخضراء ( ) النتائج الإيجابية الخاطئة (العينات السلبية التي تم تصنيفها على أنها إيجابية). 
وعلى العكس من ذلك، تمثل الدائرة الخضراء ( ) داخل المنطقة الوردية ( ) النتائج السلبية الكاذبة (العينات الإيجابية التي تم تصنيفها على أنها سلبية). 

النتيجة الإيجابية الخاطئة هي خطأ في التصنيف الثنائي ، حيث تشير نتيجة الاختبار بشكل خاطئ إلى وجود حالة مرضية (مثل مرض غير موجود)، بينما النتيجة السلبية الخاطئة هي عكس ذلك، حيث تشير نتيجة الاختبار بشكل خاطئ إلى عدم وجود حالة مرضية بينما هي موجودة بالفعل. هذان هما نوعا الخطأ في الاختبار الثنائي ، على عكس نوعي النتيجة الصحيحة (أ)إيجابي حقيقي و أ(النتيجة السلبية الحقيقية ). تُعرف أيضًا في الطب باسمالتشخيصالإيجابي الكاذب(أوالسلبي الكاذب)، وفيالتصنيف الإحصائيباسمالخطأالإيجابي الكاذب(أوالسلبي الكاذب). [ 1 ]

في اختبار الفرضيات الإحصائية ، تُعرف المفاهيم المماثلة بالخطأ من النوع الأول والخطأ من النوع الثاني ، حيث تُشير النتيجة الإيجابية إلى رفض الفرضية الصفرية ، بينما تُشير النتيجة السلبية إلى عدم رفضها. غالبًا ما تُستخدم هذه المصطلحات بشكل متبادل، ولكن ثمة اختلافات في التفاصيل والتفسير نظرًا للاختلافات بين الاختبارات الطبية واختبار الفرضيات الإحصائية.

خطأ إيجابي كاذب

الخطأ الإيجابي الكاذب ، أو النتيجة الإيجابية الكاذبة ، هو نتيجة تشير إلى وجود حالة معينة بينما هي غير موجودة موضوعيًا. على سبيل المثال، اختبار حمل يُظهر أن المرأة حامل وهي ليست كذلك، أو إدانة شخص بريء.

الخطأ الإيجابي الكاذب هو خطأ من النوع الأول، حيث يتحقق الاختبار من شرط واحد فقط، ويعطي نتيجة إيجابية خاطئة. مع ذلك، من المهم التمييز بين معدل الخطأ من النوع الأول واحتمالية أن تكون النتيجة الإيجابية خاطئة. تُعرف هذه الأخيرة بخطر النتيجة الإيجابية الكاذبة (انظر: الغموض في تعريف معدل النتيجة الإيجابية الكاذبة، أدناه ). [ 2 ]

خطأ سلبي كاذب

الخطأ السلبي الكاذب ، أو النتيجة السلبية الكاذبة ، هو نتيجة اختبار تشير خطأً إلى عدم تحقق شرط معين. على سبيل المثال، عندما يُشير اختبار الحمل إلى أن المرأة ليست حاملاً، بينما هي في الواقع حامل، أو عندما يُبرأ شخص مذنب بجريمة، فهذه نتائج سلبية كاذبة. يتحقق الشرط "المرأة حامل" أو "الشخص مذنب"، لكن الاختبار (اختبار الحمل أو المحاكمة) لا يُدرك هذا الشرط، ويُقرر خطأً أن المرأة ليست حاملاً أو أنها غير مذنبة.

الخطأ السلبي الكاذب هو خطأ من النوع الثاني يحدث في اختبار يتم فيه التحقق من شرط واحد، وتكون نتيجة الاختبار خاطئة، أي أن الشرط غير موجود. [ 3 ]

معدلات النتائج الإيجابية الكاذبة والنتائج السلبية الكاذبة

معدل النتائج الإيجابية الكاذبة (FPR) هو نسبة جميع النتائج السلبية التي لا تزال تؤدي إلى نتائج اختبار إيجابية، أي الاحتمال الشرطي لنتيجة اختبار إيجابية بالنظر إلى حدث لم يكن موجودًا.

معدل النتائج الإيجابية الخاطئة يساوي مستوى الدلالة الإحصائية . أما خصوصية الاختبار فتساوي 1 ناقص معدل النتائج الإيجابية الخاطئة.

في اختبار الفرضيات الإحصائية ، يُرمز لهذا الكسر بالحرف اليوناني α ، ويُعرَّف 1  − α بأنه خصوصية الاختبار. زيادة خصوصية الاختبار تُقلل من احتمالية الخطأ من النوع الأول ، ولكنها قد تزيد من احتمالية الخطأ من النوع الثاني ( النتائج السلبية الكاذبة التي ترفض الفرضية البديلة عندما تكون صحيحة) .   

وبشكل تكميلي،معدل النتائج السلبية الكاذبة (FNR) هو نسبة النتائج الإيجابية التي تؤدي إلى نتائج اختبار سلبية، أي الاحتمالية الشرطية لنتيجة اختبار سلبية بالنظر إلى أن الحالة التي يتم البحث عنها موجودة.

في اختبار الفرضيات الإحصائية ، يُرمز لهذا الكسر بالحرف β . وتُساوي " قوة " (أو " حساسية ") الاختبار 1  − β . 

غموض في تعريف معدل النتائج الإيجابية الكاذبة

استخدم كولكوهون (2014) [ 4 ] مصطلح معدل الاكتشاف الخاطئ (FDR) للدلالة على احتمال أن تكون النتيجة "الهامة" إيجابية خاطئة. لاحقًا، استخدم كولكوهون (2017) [ 2 ] مصطلح خطر الإيجابية الخاطئة (FPR) لنفس الكمية، لتجنب الخلط مع مصطلح FDR المستخدم من قبل العاملين في مجال المقارنات المتعددة . تهدف تصحيحات المقارنات المتعددة فقط إلى تصحيح معدل الخطأ من النوع الأول، وبالتالي تكون النتيجة قيمة p (مصححة) . لذا، فهي عرضة لسوء التفسير نفسه الذي تتعرض له أي قيمة p أخرى . يكون خطر الإيجابية الخاطئة دائمًا أعلى، وغالبًا ما يكون أعلى بكثير، من قيمة p . [ 4 ] [ 2 ]

أدى الخلط بين هذين المفهومين، أي خطأ الشرطية المنقولة ، إلى الكثير من المشاكل. [ 5 ] ونظرًا لغموض الرموز في هذا المجال، فمن الضروري مراجعة التعريف في كل ورقة بحثية. وقد تم التأكيد على مخاطر الاعتماد على قيم p في دراسة كولكوهون (2017) [ 2 ] ، حيث أشارت إلى أن حتى قيمة p = 0.001 لا تُعد بالضرورة دليلًا قويًا ضد الفرضية الصفرية. فعلى الرغم من أن نسبة الاحتمال لصالح الفرضية البديلة على الفرضية الصفرية تقترب من 100، إلا أنه إذا كانت الفرضية غير معقولة، مع احتمال مسبق لوجود تأثير حقيقي يبلغ 0.1، فإن قيمة p = 0.001 ستكون نسبة الخطأ الإيجابي فيها 8%، ولن تصل حتى إلى مستوى 5%. ونتيجةً لذلك، يُوصى [ 2 ] [ 6 ] بأن تُرفق كل قيمة p باحتمالية مسبقة لوجود تأثير حقيقي، وهي الاحتمالية اللازمة لتحقيق نسبة خطأ إيجابي قدرها 5%. على سبيل المثال، إذا لاحظنا قيمة p = 0.05 في تجربة واحدة، فسيتعين علينا أن نكون على يقين بنسبة 87% من وجود تأثير حقيقي قبل إجراء التجربة لتحقيق نسبة خطأ إيجابي قدرها 5%.

خصائص تشغيل جهاز الاستقبال

تتناول المقالة " خصائص تشغيل جهاز الاستقبال " المعلمات في معالجة الإشارات الإحصائية بناءً على نسب الأخطاء من أنواع مختلفة.

انظر أيضاً

ملحوظات

  1. عند تطوير خوارزميات أو اختبارات الكشف، يجب تحقيق توازن بين مخاطر النتائج السلبية الخاطئة والنتائج الإيجابية الخاطئة. عادةً ما يكون هناك حد أدنى لمدى قرب التطابق مع عينة معينة قبل أن تُبلغ الخوارزمية عن تطابق. كلما ارتفع هذا الحد الأدنى، زادت النتائج السلبية الخاطئة وقلّت النتائج الإيجابية الخاطئة.

مراجع

  1. ↑ النتائج الإيجابية الخاطئة والنتائج السلبية الخاطئة
  2. 1 2 3 4 5 كولكوهون، ديفيد (2017). "إمكانية تكرار البحث وسوء تفسير قيم p" . مجلة الجمعية الملكية للعلوم المفتوحة . 4 (12) 171085. doi : 10.1098/rsos.171085 . PMC 5750014. PMID 29308247 .  
  3. ↑ بانيرجي، أ؛ تشيتنيس، يو بي؛ جادهاف، إس إل؛ بهاوالكار، جيه إس؛ تشودري، إس (2009). "اختبار الفرضيات، أخطاء النوع الأول والنوع الثاني" . المجلة الهندية للطب النفسي . 18 (2): 127-131 . doi : 10.4103/0972-6748.62274 . PMC 2996198. PMID 21180491 .  
  4. 1 2 كولكوهون، ديفيد (2014). "دراسة لمعدل الاكتشاف الخاطئ وسوء تفسير قيم p " . مجلة الجمعية الملكية للعلوم المفتوحة . 1 (3) 140216. arXiv : 1407.5296 . Bibcode : 2014RSOS....140216C . doi : 10.1098 / rsos.140216 . PMC 4448847. PMID 26064558 .  
  5. ↑ كولكوهون، ديفيد. "مشكلة قيم p" . مجلة إيون . تم الاطلاع عليه بتاريخ 11 ديسمبر 2016 .
  6. ↑ كولكوهون، ديفيد (2018). "مخاطر النتائج الإيجابية الكاذبة: اقتراح بشأن كيفية التعامل مع قيم p". الإحصائي الأمريكي . 73 : 192-201 . arXiv : 1802.04888 . doi : 10.1080/00031305.2018.1529622 . S2CID 85530643 .