Inferencia Estadistica

2. Error tipo I y error tipo II

Qué significa el error tipo I y el error tipo II. Explique su interpretación con un ejemplo.

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 que existe una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.

Ejemplo:

Se considera que el paciente está enfermo, a pesar de que en realidad está sano; hipótesis nula: El paciente está sano.

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. 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.

En conclusión

ERROR TIPO I: Es rechazar la hipótesis nula cuando ésta es realmente cierta. (Declarar al acusado culpable cuando en realidad es inocente)

ERROR TIPO II: Es no rechazar la hipótesis nula cuando ésta es realmente falsa. (Declarar al acusado inocente cuando en realidad es culpable).

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