Errores de tipo I y de tipo II
Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe.
aquí es el supuesto de que la situación experimental presentaría un «estado normal».
Algunos ejemplos para el error tipo I serían: En un estudio de investigación, el error de tipo II, también llamado error de tipo beta (β) (β es la probabilidad de que exista este error) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población.
De forma general y dependiendo de cada caso, se suele aceptar en un estudio que el valor del error beta esté entre el 5 y el 20%.
[cita requerida] Contrariamente al error tipo I, en la mayoría de los casos no es posible calcular la probabilidad del error tipo II.
Mientras que la hipótesis nula representa siempre una afirmación enérgica (como por ejemplo
«Promedio μ = 0») la hipótesis alternativa, debido a que engloba todas las otras posibilidades, es generalmente de naturaleza global (por ejemplo
Es el complementario del error de tipo II (1 − β).
, y la decisión escogida coincidirá o no con la que en realidad es cierta.
Se pueden dar los cuatro casos que se exponen en el siguiente cuadro: Si la probabilidad de cometer un error de tipo I está unívocamente determinada, su valor se suele denotar por la letra griega α, y en las mismas condiciones, se denota por β la probabilidad de cometer el error de tipo II, esto es:
En este caso, se denomina Potencia del contraste al valor 1-β, esto es, a la probabilidad de escoger
Sin embargo, con una muestra de tamaño prefijado, disminuir la probabilidad del error de tipo I, α, conduce a incrementar la probabilidad del error de tipo II, β. Usualmente, se diseñan los contrastes de tal manera que la probabilidad α sea el 5 % (0,05), aunque a veces se usan el 10 % (0,1) o 1 % (0,01) para adoptar condiciones más relajadas o más estrictas.
El recurso para aumentar la potencia del contraste, esto es, disminuir β, probabilidad de error de tipo II, es aumentar el tamaño muestral, lo que en la práctica conlleva un incremento de los costes del estudio que se quiere realizar.
