¿Qué es el error tipo 3?

Errores de tipo III Muchos estadísticos están adoptando un tercer tipo de error, de tipo III, que ocurre cuando la hipótesis nula fue rechazada por la razón equivocada. En un experimento, un investigador podría postular una hipótesis y llevar a cabo una investigación.

En alguna situación, el error de Tipo I puede tener consecuencias menos aceptables que las que tendría un error de Tipo II. En otras, el error Tipo II podría ser menos costosos que un error Tipo I.

También es una decisión correcta el no rechazar una hipótesis nula verdadera. Sin embargo, se puede rechazar una hipótesis nula que es correcta: a esto se le denomina Error Tipo I y la tercera posibilidad es no rechazar una hipótesis nula equivocada. Esto se denomina Error tipo II.

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.

Un error de tipo I se produce durante el análisis de las hipótesis estadísticas cuando una hipótesis nula, la cual es verdadera, es rechazada incorrectamente.

Un error de tipo II es cuando no podemos rechazar una hipótesis nula falsa. Valores más altos de ‍ hacen que sea más fácil rechazar la hipótesis nula, así que elegir valores más altos para ‍ puede reducir la probabilidad de un error de tipo II.

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.

TIPOS DE ERRORES EN LA MEDICIÓN.. Error relativo: es el cociente entre el error absoluto y el valor promedio. (Se expresa en valores absolutos sin importar el signo del error absoluto). Error porcentual: es el error relativo multiplicado por cien, con lo cual queda expresado en por ciento.

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.

Error alfa y beta. Se define como error de tipo alfa (o error de primera especie), aquél error que se comete cuando se rechaza una hipótesis nula que es verdadera. Por el contrario, un error de tipo beta (o error de segunda especie) sucede, cuando se acepta una hipótesis nula que es falsa.

β = probabilidad de un error tipo II = P(error tipo II) = probabilidad de no rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis nula es falsa. α y β deben ser lo más pequeños posible porque son probabilidades de error. Pocas veces son cero.

El error de tipo se produce cuando un sujeto comete un delito sin conocer los elementos del tipo objetivo, sea sobre los hechos que constituyen la infracción o sobre las circunstancias agravantes de la misma o que la cualifican.

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 significación es el límite para juzgar un resultado como estadísticamente significativo. Si el valor de significación es menor que el nivel de significación, se considera que el resultado es estadísticamente significativo. El nivel de significación también se conoce como el nivel alfa.

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).

Se describen los dos tipos de error que se pueden cometer en un contraste de hipótesis: de tipo I (falso positivo) y de tipo II (falso negativo). La p es uno de los valores más apreciados en la lectura de documentos científicos.

La potencia de un contraste es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa, lo cual es algo que querríamos hacer. Por tanto, a diferencia del nivel de significación del contraste, que preferiremos que sea reducido, querremos que la potencia del contraste sea elevada.

La hipótesis nula suele ser una afirmación inicial que se basa en análisis previos o en conocimiento especializado. La hipótesis alternativa indica que un parámetro de población es más pequeño, más grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis nula.

Error Aleatorio. Un error es considerado aleatorio si el valor de lo que se mide se incrementa a veces o se reduce en otros casos. Un ejemplo muy sencillo es nuestra presión sanguínea. Es normal que la presión sanguínea pueda ser diferente en cada medición incluso si alguien está sano.

El error más típico que afecta a la exactitud de los aparatos es el “error de cero”. Causado por un defecto de ajuste del aparato, este da una lectura distinta de cero cuando lo que mide vale cero.

CLASIFICACION DE LOS ERRORES. ➢ Errores groseros o fallas: Son aquellos que provienen de una equivocación del operador.

Error por desgaste: Los instrumentos de medición como cualquier otro objeto, son susceptibles de desgaste, natural o provocado por el mal uso.

Si la prueba produce un valor p de 0.001, usted declara significancia estadística y rechaza la hipótesis nula, porque el valor p es menor que α.

En términos de cartera, el Alfa mide la rentabilidad adicional que obtiene una determinada cesta de valores con respecto a su índice de referencia.

El nivel de significación se suele establecer en un 5% (o 0,05), aunque se pueden usar otros niveles en función del estudio. Esto representa la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.

Para calcularla es necesario restar la media de distribución del punto a analizar y luego dividirlo por la desviación estándar. También es importante resaltar que, la distribución normal tiene como objetivo conocer el nivel significativo de un resultado.

El cálculo del valor Alfa se hace restando la rentabilidad media de una acción menos la rentabilidad media del índice de referencia, en función de la volatilidad de ambos factores (Beta), medidos a través de la Beta, dentro de un mismo periodo temporal.