ERROR TIPO I Y II

ERROR TIPO I Y II

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 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. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.

El error de tipo II también llamado error de tipo beta (β) o falso negativo, es el error que 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.

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 representa siempre una afirmación enérgica.

Los errores tipo I y tipo II están relacionados. Una disminución en la probabilidad de uno por lo general tiene como resultado un aumento en la probabilidad del otro.

Teoría de la prueba estadística

En teoría de la prueba estadística de la noción de error estadístico es una parte integral de la prueba de hipótesis. La prueba requiere una declaración inequívoca de una hipótesis nula, que por lo general corresponde a un "estado de naturaleza" por defecto, por ejemplo, "esta persona es saludable", "este acusado es inocente" o "este producto no está roto". Una hipótesis alternativa es la negación de la hipótesis nula, por ejemplo, "esta persona no es saludable", "este acusado es culpable" o "este producto está quebrado". El resultado de la prueba puede ser negativa, con respecto a la hipótesis nula o positiva. Si el resultado de la prueba se corresponde con la realidad, a continuación, se ha tomado la decisión correcta. Sin embargo, si el resultado de la prueba no se corresponde con la realidad, a continuación, se ha producido un error. Debido a la naturaleza estadística de una prueba, el resultado no es, salvo en casos muy raros, libres de error. Hay dos tipos de error se distinguen: error de tipo I y error de tipo II.

ERROR DE TIPO I

Un error de tipo I, también conocido como un error de la primera clase, se produce cuando la hipótesis nula es verdadera, pero se rechaza. Se está afirmando algo que está ausente, un éxito falso. Un error de tipo I se puede comparar con lo que se denomina falso positivo en las pruebas de que una sola condición se prueba para. Errores de tipo I son un enfoque filosófico del escepticismo y de la navaja de Occam. Un error de tipo I se produce cuando creemos una mentira. En términos de los cuentos populares, un investigador puede ser "falsas alarmas" sin un lobo a la vista.

El tipo del error de tipo I se llama el tamaño de la prueba y denotada por la letra griega una. Por lo general, es igual al nivel de significación de la prueba. En el caso de una simple hipótesis nula a es la probabilidad de un error de tipo I. Si la hipótesis nula es de material compuesto, a es el máximo de los posibles probabilidades de un error de tipo I.

Error de falsos positivos

Un error de falsos positivos, comúnmente llamada una "falsa alarma" es un resultado que indica una determinada condición se ha cumplido, cuando en realidad no se ha cumplido. En el caso de "falsas alarmas" - la condición probada es "¿Hay un lobo cerca de la manada", el resultado real fue que no había sido un lobo cerca de la manada. El pastor erróneamente indicó que había una, llamando "Lobo, lobo!".

Un error de falso positivo es un error de tipo I cuando la prueba se comprueba una sola condición, y da como resultado una decisión afirmativa o negativa generalmente designado como "verdadero o falso".

ERROR DE TIPO II

Un error de tipo II, también conocido como un error de la segunda clase, se produce cuando la hipótesis nula es falsa, pero erróneamente no ser rechazada. Está fallando para hacer valer lo que está presente, de una señorita. Un error de tipo II puede ser comparado con un llamado falso negativo en una prueba de comprobación de una sola condición con un resultado definitivo de verdadero o falso. Un error de tipo II se comete cuando dejamos de creer en una verdad. En términos de los cuentos populares, un investigador puede dejar de ver el lobo. Una vez más, H0: ningún lobo.

El tipo del error de tipo II se denota con la letra griega y en relación con la potencia de una prueba.

Lo que realmente llamamos de tipo I o error de tipo II depende directamente de la hipótesis nula. La negación de la hipótesis nula provoca errores tipo I y tipo II para cambiar los papeles.

El objetivo del ensayo es determinar si la hipótesis nula puede ser rechazada. Una prueba estadística puede rechazar o dejar de rechazar una hipótesis nula, pero nunca probarlo verdad.

Error de falsos negativos

Un error de falsos negativos es donde un resultado de la prueba indica que una condición falló, mientras que en realidad se ha realizado correctamente. Un ejemplo común es un prisionero culpable liberado de la cárcel. La condición: "¿Es el prisionero culpable?" en realidad tenía un resultado positivo. Pero la prueba no se dio cuenta de esto, y decidió erróneamente el prisionero no era culpable.

Un error de falsos negativos es un error de tipo II se produce en pasos de prueba en una sola

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