Analyzing Type I Error Rates in Imbalanced Scenarios with Varying Sample Sizes
This study investigates the Type I error rates in imbalanced scenarios characterized by frequent and rare events. We analyze different sample sizes—from small (1000) to large (5000)—and assess their impacts on error rates using the IVDL and KHDL metrics. The analysis reveals significant differences in error rates across varying conditions, highlighting the challenges in detecting effects in imbalanced datasets. Our findings contribute to the understanding of statistical power in implications for future research and applications.
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