Nun contraste de hipóteses chámanse erros do tipo I e do tipo II ás probabilidades de rexeitar a hipótese nula sendo esta verdadeira e a de aceptala sendo esta falsa.
Definicións Nun estudo de investigación, o erro do tipo I ou erro alfa (α) é o erro que se comete cando o investigador non acepta a hipótese nula () pero esta é verdadeira na poboación. É equivalente a atopar un resultado falso positivo, porque o investigador chega á conclusión de que existe unha diferenza entre as hipóteses cando na realidade non existe. Relaciónase co nivel de significación estatística.
miniatura|250px|Representación dos valores posibles da probabilidade dun erro do tipo II (vermello) no exemplo dun test de significación estatística para o parámetro μ. O erro do tipo II dependo do parámetro μ . Canto máis preto estea do valor suposto baixo a hipótese nula maior é a probabilidade de ocorrencia do erro tipo II. Debido a que o verdadeiro valor de μ é descoñecido cando se fai a presunción da hipótese alternativa, a probabilidade do erro tipo II, en contraste co erro tipo I (azul) non se pode calcular. A hipótese da que se parte é o suposto de que a situación experimental presentaría un «estado normal». Se non se advirte este «estado normal», aínda que na realidade existe, trátase dun erro estatístico do tipo I. Algúns exemplos: “Considérase que o paciente está enfermo, a pesar de que realmente está san”; hipótese nula: “O paciente está san”. “Declárase culpable o acusado, a pesar de que realmente é inocente”; hipótese nula: “O acusado é inocente”.
Nun estudo de investigación, o error do tipo II ou error beta (β) (β é a probabilidade de que exista este erro) cométese cando o investigador non rexeita a hipótese nula, que realmente é falsa na poboación. É equivalente á probabilidade dun resultado falso negativo, xa que o investigador chega á conclusión de que foi incapaz de atopar unha diferenza que exista na realidade. Acéptase que nun estudo o erro beta estea entre o 5 e o 20 %.
Contrariamente ao erro do tipo I, na maioría dos casos non é posible calcular a probabilidade do erro tipo II. A razón atópase no xeito no que se formulan as hipóteses nunha proba estatística. Mentres que a hipótese nula se representa sempre nunha afirmación enérxica (por exemplo, μ = 0) a hipótese alternativa, que engloba todas as outras posibilidades, é xeralmente de natureza global (por exemplo, μ ≠ 0).
A potencia do estudo representa a probabilidade de observar na mostra unha determinada diferenza, se existe na poboación. É o complementario do erro do tipo II (1-β).
Erros no contraste Unha vez realizado o contraste de hipóteses, optarase por unha das dúas hipóteses, a hipótese nula ou ou a hipótese alternativa ou , e a decisión escollida coincidirá ou non coa que na realidade é certa. Pódense dar os catro casos que se expoñen no seguinte cadro:
é certa é certa Escolleuse Non hai erro (verdadeiro positivo) Erro do tipo II (β ou falso negativo)Se escogió Erro do tipo I (α ou falso positivo) Non hai erro (verdadeiro negativo)
Se a probabilidade de cometer un erro do tipo I está univocamente determinada, o seu valor adoita denotarse coa letra grega α e nas mesmas condicións denótase por β a probabilidade de cometer o erro do tipo II, é dicir:
Neste caso denomínase potencia do contraste ao valor 1-β, é dicir, á probabilidade de escoller cando é certa
Cando se deseña un contraste de hipóteses, é desexable facelo de xeito que as probabilidades de ambos os erros fosen tan pequenas como for posible. Porén, cunha mostra de tamaño fixo, diminuír a probabilidade do erro alfa leva a incrementar a probabilidade do erro beta.
Habitualmente deséñanse os contrastes de maneira que a probabilidade α sexa o 5% (0,05), aínda que ás veces se empregan o 10% (0,1) ou o 1% (0,01) para adoptar condicións máis relaxadas ou máis estritas. O recurso para aumentar a potencia do contraste, é dicir, para diminuír β é aumentar o tamaño da mostra, o que na práctica leva a un incremento dos custos do estudo.
Véxase tamén Outros artigos Erro aleatorio Ligazóns externas Carlos Reynoso - Atolladeros del pensamiento aleatorio: Batallas en torno de la prueba estadística .
Categoría:Investigación Categoría:Estatística