¿Cómo reducir la probabilidad del error tipo 1?

Un error de tipo I es cuando rechazamos una hipótesis nula verdadera. Valores más bajos de α ‍ hacen que sea más difícil rechazar la hipótesis nula, así que elegir valores más bajos para α ‍ puede reducir la probabilidad de un error de tipo I.

Puede reducir el riesgo de cometer un error de tipo II al asegurarse de que la prueba tenga suficiente potencia. Para ello, asegúrese de que el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande como para detectar una diferencia práctica cuando esta realmente exista.

En el caso del error de tipo II, se pierde la posibilidad de rechazar la hipótesis nula y no se desprende ninguna conclusión de la hipótesis nula no rechazada. El error de tipo I es más grave, ya que se habrá rechazado erróneamente la hipótesis nula.

Probabilidad de Error, P (e) es una función de la relación de potencia de la portadora, C, a Ruido, N. de energía por bit de ruido con relación al número de posibles condiciones de codificación utilizadas M-ario.

Un error de tipo 1 ocurre cuando la hipótesis nula es verdadera, pero la rechazamos debido a un resultado de muestra inusual.

Una forma de corregir los errores sistemáticos es realizando una curva de calibrado, que es una gráfica que relaciona los valores medidos con los valores reales. Para ello hay que disponer de algún patrón o magnitud cuyo valor es conocido.

Para el cálculo tanto del error de tipo I como de la potencia debemos calcular el área de esa zona crítica si es cierta la hipótesis nula (para el cálculo del error de tipo I) y si es cierta la hipótesis alternativa (para el cálculo de la potencia).

El error de tipo I se comete cuando la hipótesis nula es verdadera y, como consecuencia del contraste, se rechaza. El error de tipo II se comete cuando la hipótesis nula es falsa y, como consecuencia del contraste se acepta. La probabilidad de cometer Error de tipo I es el nivel de significación α.

Cuando se rechaza la hipótesis nula, H0 aunque ésta sea verdadera, se comete un error llamado de tipo α; por otra parte, la aceptación de una hipótesis nula H0, siendo ésta falsa, conduce al error de tipo β (tabla 1).

El nivel de significancia, también denotado como alfa o α, es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Por ejemplo, un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de concluir que existe una diferencia cuando en realidad no hay ninguna diferencia.

α = probabilidad de un error de tipo I = P (error de tipo I) = probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis nula es verdadera: rechazar un buen nulo. β = probabilidad de un error tipo II = P(error tipo II) = probabilidad de no rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis nula es falsa.

Error probable: El error que más probabilidad tiene de ocurrencia cada vez que se ejecuta una observación.

Beta. Beta es la posibilidad de dar un resultado negativo en una prueba diagnóstica entre los que padecen la enfermedad, lo que provoca un error de tipo II o un “falso negativo”. Beta está directamente relacionada con la potencia estadística del estudio (potencia estadística = 1 – β).

Estamos hablando entonces de una posibilidad del 5% (con un valor de p de 0.05) o del 1% (con un valor de p de 0.01) de un resultado falso positivo al rechazar la hipótesis nula. A este resultado erróneo lo denominamos error alfa o error tipo I.

El error se define como la diferencia entre el valor verdadero y el obtenido experimentalmente. El origen de los errores está en múltiples causas y atendiendo a éstas los errores se pueden clasificar en errores sistemáticos y errores accidentales.

Atendiendo a las causas que lo producen, los errores se pueden clasificar en dos grandes grupos: errores sistemáticos y errores accidentales.

Es posible controlar y reducir el error con distintas estrategias: (1) un diseño cuidadoso de la muestra, (2) una muestra lo suficientemente grande (descubra nuestra calculadora de tamaños de muestra online) y (3) múltiples contactos para garantizar que se cuenta con una respuesta representativa.

Un margen de error aceptable utilizado por la mayoría de los investigadores suele situarse entre el 3% y el 8% con un nivel de confianza del 95%.

Por lo tanto, los errores sistemáticos son los que pueden compensarse o evitarse durante una medición, por lo que la opción correcta es la c).

El error relativo se calcula dividiendo el error absoluto entre el valor real. Con esto lo que hacemos es calcular el error que cometemos por unidad de medida. Es decir, cuanto nos equivocamos por kilo, por metro o por persona... de modo que ahora ya podemos comparar unas medidas con otras.

Un error de tipo II se produce durante el análisis de las hipótesis estadísticas cuando la hipótesis nula es aceptada incorrectamente. Los errores de tipo II se llaman también «resultados negativos falsos» y consisten en no detectar un efecto positivo cuando en realidad sí se ha producido el efecto.

Podemos aceptar una hipótesis cuando en realidad no es cierta, entonces cometeremos unos errores, que podrán ser de dos tipos:

La hipótesis nula (H0) es una hipótesis que el investigador trata de refutar, rechazar o anular. El 'nulo' a menudo se refiere a la visión común de algo, mientras que la hipótesis alternativa es lo que el investigador realmente piensa que es la causa de un fenómeno.

La hipótesis nula (Ho) es aquella que recoge el supuesto de que el parámetro toma un valor determinado y es la que soporta la carga de la prueba. La decisión de rechazar la hipótesis nula, que en principio se considera cierta, está en función de que sea o no compatible con la evidencia empírica contenida en la muestra.

- El valor de la potencia es complementario al de beta (probabilidad de cometer errores de tipo II), cuanto menor es alfa, mayor es beta, y viceversa.

Se acepta la hipótesis nula si , el percentil 1 – α de la distribución chi-cuadrado con grados de libertad.

La inferencia estadística propone un procedimiento para llevar a cabo la prueba de las hipótesis. Propone, primero, enunciarlas formalmente y luego contrastarlas con la evidencia de los datos. Son los datos, entonces, con su coro de características, los que dirán si una hipótesis es falsa o verdadera.