ข้อใดอธิบายความแตกต่างระหว่าง 'ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1' (Type I Error) และ 'ข้อผิดพลาดประเภทที่ 2' (Type II Error) ในการวิเคราะห์ทางสถิติ
กType I คือการยอมรับสมมติฐานที่เป็นเท็จ ส่วน Type II คือการปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นจริง
ขType I คือการปฏิเสธสมมติฐานว่างที่เป็นจริง ส่วน Type II คือการยอมรับสมมติฐานว่างที่เป็นเท็จ
คType I และ Type II เป็นข้อผิดพลาดประเภทเดียวกันที่เกิดในบริบทต่างกัน
งType I เกิดจากกลุ่มตัวอย่างเล็ก ส่วน Type II เกิดจากกลุ่มตัวอย่างใหญ่
เฉลยอธิบาย
ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ Type I Error (False Positive) คือการปฏิเสธสมมติฐานว่าง (H₀) ทั้งที่มันเป็นจริง เช่น สรุปว่ายาได้ผลทั้งที่ไม่ได้ผล ส่วน Type II Error (False Negative) คือการไม่ปฏิเสธ H₀ ทั้งที่มันเป็นเท็จ เช่น สรุปว่ายาไม่ได้ผลทั้งที่ได้ผลจริง ตัวเลือก A สลับความหมาย ตัวเลือก C, D ผิดหลักการ