Definisi dari endorser hosting

Apa itu risiko Alfa?

Risiko alfa adalah risiko bahwa, dalam uji statistik, hipotesis nol akan ditolak ketika itu benar-benar benar. Ini juga dikenal sebagai kesalahan Tipe I, atau positif palsu. Istilah “risiko” mengacu pada peluang atau kemungkinan membuat keputusan yang salah. Penentu utama tingkat risiko alfa adalah ukuran sampel yang digunakan untuk pengujian. Lebih tepatnya, semakin besar sampel yang diuji, semakin besar risiko alfa menurun.

Risiko alfa dapat dikontraskan dengan risiko beta, atau risiko membuat kesalahan Tipe II (yaitu negatif palsu).

Risiko alfa, dalam konteks ini, tidak terkait dengan risiko investasi yang terkait dengan portofolio yang dikelola secara aktif yang mencari alfa, atau pengembalian berlebih di atas pasar.

Poin penting untuk diingat

  • Dikenal sebagai kesalahan Tipe I, risiko alfa terjadi selama pengujian hipotesis ketika hipotesis nol ditolak, meskipun itu benar dan tidak boleh ditolak.
  • Hipotesis nol mengasumsikan bahwa tidak ada hubungan sebab dan akibat antara item yang diuji dan rangsangan yang diterapkan selama tes.
  • Kesalahan Tipe I pada dasarnya adalah “positif palsu”, yang mengarah pada penolakan yang salah terhadap hipotesis nol.
  • Alfa, atau pengembalian investasi aktif, tidak terkait dengan risiko alfa dalam pengambilan keputusan statistik.

Memahami risiko alfa

Hipotesis nol dalam uji statistik biasanya menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan antara nilai yang diuji dan angka tertentu, seperti nol atau satu. Ketika hipotesis nol ditolak, orang yang melakukan tes mengatakan ada perbedaan antara nilai yang diuji dan angka tertentu.

Risiko alfa adalah risiko bahwa perbedaan akan terdeteksi ketika tidak ada perbedaan yang benar-benar ada. Hal ini dapat dijelaskan sebagai risiko salah menolak hipotesis nol ketika hipotesis alternatif, pada kenyataannya, salah. Ini adalah positif palsu. Sederhananya, mengambil posisi bahwa ada perbedaan padahal sebenarnya tidak ada. Tes statistik harus digunakan untuk mendeteksi perbedaan antara hipotesis dan nilai nol, dan risiko alfa adalah probabilitas bahwa tes semacam itu akan menghasilkan satu ketika sebenarnya tidak ada apa-apa. Jika risiko alpha adalah 0,05, ada kemungkinan 5% ketidaktepatan.

Cara terbaik untuk mengurangi risiko alfa adalah dengan memperbesar ukuran sampel yang diuji dengan harapan sampel yang lebih besar akan lebih mewakili populasi.

Tes hipotesis

Pengujian hipotesis adalah suatu proses pengujian suatu dugaan dengan menggunakan data sampel. Tes dirancang untuk memberikan bukti bahwa dugaan atau hipotesis didukung oleh data yang diuji. Hipotesis nol adalah keyakinan bahwa tidak ada signifikansi atau efek statistik antara dua set data, variabel, atau populasi yang dipertimbangkan dalam hipotesis. Biasanya, seorang peneliti akan mencoba untuk menyangkal hipotesis nol.

Misalnya, katakanlah hipotesis nol menyatakan bahwa strategi investasi tidak berkinerja lebih baik daripada indeks pasar, seperti S&P 500. Peneliti akan mengambil sampel data dan menguji kinerja historis strategi tersebut. ‘investasi untuk menentukan apakah strategi tersebut dijalankan keluar pada tingkat yang lebih tinggi dari S&P. Jika hasil pengujian menunjukkan bahwa strategi tersebut berkinerja pada tingkat yang lebih tinggi daripada indeks, hipotesis nol akan ditolak.

Kondisi ini sering disebut dengan “n = 0”. Jika, ketika tes dilakukan, hasilnya tampaknya menunjukkan bahwa rangsangan yang diterapkan pada subjek uji menimbulkan reaksi, hipotesis nol bahwa rangsangan tidak mempengaruhi subjek uji, pada gilirannya, harus ditolak.

Idealnya, hipotesis nol tidak boleh ditolak jika ternyata benar, dan harus selalu ditolak jika ternyata salah. Namun, ada situasi di mana kesalahan dapat terjadi.

Contoh risiko alfa

Contoh risiko alfa di bidang keuangan adalah menguji hipotesis bahwa pengembalian tahunan rata-rata sekelompok saham lebih besar dari 10%. Hipotesis nol karena itu akan jika pengembaliannya sama dengan atau kurang dari 10%. Untuk menguji ini, seseorang harus mengumpulkan sampel pengembalian saham dari waktu ke waktu dan menetapkan tingkat signifikansi.

Jika, setelah memeriksa sampel secara statistik, Anda menentukan bahwa pengembalian tahunan rata-rata lebih besar dari 10%, Anda akan menolak hipotesis nol. Namun kenyataannya, pengembalian rata-rata adalah 6%, jadi Anda membuat kesalahan Tipe I. Kemungkinan Anda membuat kesalahan ini dalam pengujian Anda adalah risiko alfa. Risiko alfa ini dapat mengarahkan Anda untuk berinvestasi dalam sekelompok saham ketika pengembalian tidak benar-benar membenarkan potensi risiko.

Dalam tes medis, kesalahan Tipe I akan menunjukkan bahwa pengobatan untuk suatu penyakit mengurangi keparahan penyakit, padahal sebenarnya tidak. Ketika obat baru diuji, hipotesis nolnya adalah bahwa obat tersebut tidak mempengaruhi perkembangan penyakit. Katakanlah laboratorium sedang mencari obat kanker baru. Hipotesis nol mereka bisa jadi bahwa obat tersebut tidak mempengaruhi tingkat pertumbuhan sel kanker.

Setelah mengoleskan obat ke sel kanker, sel kanker berhenti tumbuh. Ini akan mengarahkan para peneliti untuk menolak hipotesis nol mereka bahwa obat itu tidak akan berpengaruh. Jika obat menyebabkan terhentinya pertumbuhan, kesimpulan untuk menolak ketidakabsahan, dalam hal ini, akan benar. Namun, jika sesuatu yang lain selama pengujian menyebabkan pertumbuhan berhenti alih-alih obat yang diberikan, ini akan menjadi contoh penolakan yang salah terhadap hipotesis nol, yaitu kesalahan Tipe I.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *