Erros do tipo I e do tipo II
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
[editar | editar a fonte]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.
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
[editar | editar a fonte]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.