Errores de tipo I y de tipo II

Errores de tipo I y de tipo II

Errores de tipo I y de tipo II

En un estudio de investigación, el error de tipo I también mal llamado error de tipo alfa (alfa es la probabilidad de que ocurra este error), es el error que se comete cuando el investigador rechaza la hipótesis nula (Ho) siendo ésta verdadera en la población. 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.

En un estudio de investigación, el error de tipo II, también llamado error de tipo beta (aunque beta es la probabilidad de que exista éste error), se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo ésta 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 encontrar una diferencia que existe en la realidad.

Se acepta en un estudio que el valor del error beta debe estar entre el 5 y el 20%..

El poder o potencia del estudio representa la probabilidad 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).

Errores en el contraste

Artículo principal: Contraste de hipótesis

Una vez realizado el contraste de hipótesis, se habrá optado por una de las dos hipótesis, la hipótesis nula o base H_0\, o la hipótesis alternativa H_1\,, 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:

H_0\, es cierta H_1\, es cierta
Se escogió H_0\, No hay error Error de tipo II
Se escogió H_1\, Error de tipo I No hay error

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:


\begin{matrix}
P(\mbox{escoger } H_1 | H_0 \mbox{ es cierta} ) = \alpha \\
P(\mbox{escoger } H_0 | H_1 \mbox{ es cierta} ) = \beta  \end{matrix}

En este caso, se denomina Potencia del contraste al valor 1-β, esto es, a la probabilidad de escoger H_1\, cuando esta es cierta

 P(\mbox{escoger }H_1 | H_1 \mbox{ es cierta}) = 1-\beta\,.

Cuando es necesario diseñar un contraste de hipótesis, sería deseable hacerlo de tal manera que las probabilidades de ambos tipos de error fueran tan pequeñas como fuera posible. 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.

Véase también


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