errores tipo 1 y tipo 2

 Errores de tipo I y de tipo II
En un estudio de investigación, el error de tipo I también denominado error de tipo alfa (α) o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta la hipótesis nula () siendo esta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de queexiste una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.
La hipótesis de la que se parte aquí es el supuesto de que la situación experimental presentaría un «estado normal». Si no se advierte este «estado normal», aunque en realidad existe, se trata de un error estadístico tipo I. Algunos ejemplos para el error tipoI serían:
Se considera que el paciente está enfermo, a pesar de que en realidad está sano; hipótesis nula: El paciente está sano.
Se declara culpable al acusado, a pesar de que en realidad es inocente; hipótesis nula: El acusado es inocente.
No se permite el ingreso de una persona, a pesar de que tiene derecho a ingresar; hipótesis nula: La persona tiene derecho a ingresar.
Enun 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. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontraruna diferencia que existe en la realidad.
Se acepta en un estudio que el valor del error beta esté entre el 5 y el 20%.
Contrariamente al error tipo I, en la mayoría de los casos no es posible calcular la probabilidad del error tipo II. La razón de esto se encuentra en la manera en que se formulan las hipótesis en una prueba estadística. Mientras que la hipótesis nula representasiempre 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 «Promedio μ ≠ 0» ). El gráfico de la derecha ilustra la probabilidad del error tipo II (rojo) en dependencia del promedio μ desconocido.
El poder o potencia del estudio representa laprobabilidad de observar en la muestra una determinada diferencia o efecto, si existe en la población. Es el complementario del error de tipo II (1-β).


H0
Verdadera
Falsa
Aceptar
Decisón correcta

Probabilidad = 1 - α
Decisión incorrecta:

ERROR DE TIPO II
Rechazar
ERROR DE TIPO I

Probabilidad = α
Decisión correcta

La probabilidad de cometer Error de tipo I es el nivel designificación α.
La probabilidad de cometer Error de tipo II depende del verdadero valor del parámetro. Se hace tanto menor cuanto mayor sea n.
Nivel de significación
Cuando se toma la decisión de rechazar o no la Hipótesis Nula podemos acertar o cometer errores. En el trabajo real no sabemos qué ocurre porque no sabemos si la Hipótesis Nula esverdadera o no. Sin embargo, dados ciertos supuestos podemos obtener las probabilidades de cometer errores de tipo I y de tipo II.
La probabilidad de cometer errores de tipo I, que se simboliza alfa, es la probabilidad de ocurrencia de los valores del estadístico en la región de rechazo cuando la Hipótesis Nula es verdadera. El valor de alfa, también denominado nivel de significación,es definido por el investigador antes de recoger los datos, y la costumbre es hacer alfa=0.05 o alfa=0.01 (en el ejemplo alfa es igual a 0.05). La probabilidad de cometer errores de tipo II se simboliza beta y depende de varias circunstancias como la distancia que separa el valor asignado al parámetro en la Hipótesis Nula de su valor real, el tamaño muestral y el valor asignado a alfa....