Cuando un investigador rechaza una hipótesis nula que en realidad es verdadera y acepta una hipótesis nula que en realidad es falsa, se producen errores de tipo 1 y tipo 2.
Hay cuatro situaciones que es probable que surjan durante la aceptación o el rechazo de una hipótesis nula. Entre estas cuatro situaciones posibles, dos son correctas. Los otros dos conducen a resultados incorrectos y se conocen como errores en las estadísticas.
Puntos clave
- El error de tipo 1 ocurre cuando se rechaza una hipótesis nula verdadera, lo que lleva a un resultado falso positivo.
- El error de tipo 2 surge cuando no se rechaza una hipótesis nula falsa, lo que provoca un resultado negativo falso.
- Los investigadores buscan minimizar los errores ajustando los niveles de significación, los tamaños de las muestras y los diseños de los estudios.
Error tipo 1 frente a error tipo 2
La diferencia entre los errores de tipo 1 y tipo 2 es que el error de tipo 1 ocurre cuando un investigador rechaza el error nulo. hipótesis cuando es verdadera actualidad. En contraste con eso, el error de tipo 2 ocurre cuando un investigador toma la decisión equivocada de aceptar un resultado nulo. hipótesis porque está mal en la realidad. La tasa de error que puede tener lugar en el tipo 1 se denota por alfa. La tasa de error que puede tener lugar en el tipo 2 se denota por beta.
El rechazo de la realidad y la aceptación de la falsa realidad por parte de un investigador es un error de tipo 1. Una razón común para cometer errores de tipo 1 es la investigación y el tamaño de la muestra inadecuados. También se le llama el error del primer tipo.
La aceptación de una realidad falsa y el rechazo de la realidad por parte de un investigador es un error de tipo 2. Es probable que este error ocurra cuando el tamaño de la muestra no se determina adecuadamente. La tasa de este error se denota por beta (una letra griega).
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Error tipo 1 | Error tipo 2 |
|---|---|---|
| Decisión | Hay un rechazo de la realidad por parte del investigador. | Hay aceptación de la realidad por parte del investigador. |
| Realidad | La situación es siempre cierta en este caso. | La situación es falsa en este caso. |
| También llamado | El error del primer tipo. | El error del segundo tipo. |
| Aparición | La probabilidad de ocurrencia es alfa. | La probabilidad de ocurrencia es beta. |
| método de reducción | Disminuir el alfa. | Aumenta la beta. |
¿Qué es el error tipo 1?
Un investigador rechaza una hipótesis nula en un error de tipo 1, pero de hecho es verdadera. La investigación que involucra a una determinada población se realiza para averiguar si una hipótesis nula es verdadera o falsa.
Muchas veces esta investigación que involucra una determinada prueba puede ser mal interpretada, y es entonces cuando se producen los errores.
Uno de estos tipos de errores se denomina error de tipo 1. En el error tipo 1, la hipótesis nula es verdadera en la realidad, pero el investigador tiende a rechazarla.
Este error se denomina error alfa, ya que la probabilidad de ocurrencia de este error se denota o representa con el símbolo griego alfa.
Entonces, si el investigador toma una decisión correcta con respecto a la hipótesis nula después de su prueba, entonces su probabilidad llega a 1 menos alfa.
En palabras simples, se puede decir que la probabilidad de que no ocurra el error tipo 1 es 1 menos la probabilidad de que ocurra (alfa).
Tomemos un ejemplo de un error de tipo 1; un alumno no va al comedor porque cree que está cerrado. Termina con esta decisión después de algunas investigaciones de sus amigos, pero en realidad, la cantina está abierta.
En esta situación, el niño está tomando la decisión de rechazar la hipótesis nula, que en realidad es cierta. En términos de estadísticas, esto se reconoce como un error de tipo 1.
¿Qué es el error tipo 2?
En un error tipo 2, un investigador comete el error de aceptar una hipótesis nula. En este escenario, el investigador acepta la hipótesis nula una vez finalizada la investigación, aunque en realidad no es cierta.
Se considera que la probabilidad de ocurrencia de este error está representada por el símbolo griego beta. Por lo tanto, este error también se denomina error beta.
La probabilidad de no cometer este error (error tipo 2) es 1 menos la probabilidad de ocurrencia (beta). Este menos beta es el caso cuando el investigador está tomando la decisión correcta, que es el rechazo de la hipótesis.
Se aborda como un poder de una prueba. Se puede decir como la probabilidad de no cometer un error tipo 2.
Para reducir la incidencia de la prueba de tipo 2, se debe aumentar la potencia de una prueba. Esto se puede hacer convenientemente aumentando el tamaño de la muestra.
Tomemos un ejemplo de un error de tipo 2; un estudiante sí va a la cantina porque cree que está abierta. Termina con esta decisión después de algunas investigaciones de sus amigos, pero en realidad, la cantina está cerrada.
En esta situación, el niño está tomando la decisión de aceptar la hipótesis nula, que en realidad es falsa. En términos de estadísticas, esto se aborda como un error de tipo 2.
Principales diferencias entre el error tipo 1 y tipo 2
- Hay un rechazo de la realidad por parte del investigador en el error de tipo uno, mientras que el investigador acepta la falsa realidad en el error de tipo dos.
- En el error tipo 1, la hipótesis nula, en realidad, es verdadera, mientras que en el error tipo 2, la hipótesis nula, en realidad, es falsa.
- La probabilidad de que se produzca el error de tipo 1 es alfa, mientras que la de error de tipo 2 es beta.
- Muchos se refieren al error de tipo 1 como un error de primer tipo y al error de tipo 2 como un error de segundo tipo.
- El error de tipo 2 se puede reducir hasta cierto punto al disminuir el nivel de alfa, mientras que el error de tipo 2 se puede reducir al aumentar el nivel de alfa.
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/10769986005004337
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0732118X16301076
Última actualización: 09 de agosto de 2023
Me he esforzado mucho en escribir esta publicación de blog para brindarle valor. Será muy útil para mí, si considera compartirlo en las redes sociales o con sus amigos/familiares. COMPARTIR ES ♥️
Emma Smith tiene una maestría en inglés de Irvine Valley College. Ha sido periodista desde 2002, escribiendo artículos sobre el idioma inglés, deportes y derecho. Lee más sobre mí en ella página de biografía.
Fue interesante leer sobre los errores tipo 1 y tipo 2, y la importancia de minimizarlos para evitar resultados incorrectos en la investigación.
Esta es una información muy importante para los investigadores. Ser consciente de los elementos que contribuyen a los errores de tipo 1 y tipo 2 puede mejorar la precisión de sus estudios.
Acordado. Es esencial comprender los errores potenciales en el análisis estadístico y tomar medidas para minimizarlos.
El artículo proporciona una descripción general completa de los errores de tipo 1 y tipo 2, enfatizando el papel fundamental de los investigadores a la hora de minimizar estos errores para garantizar la confiabilidad de sus hallazgos.
Por supuesto, los investigadores deben ser conscientes de estos posibles obstáculos y esforzarse por minimizar los errores mediante diseños de estudio y análisis estadísticos rigurosos.
Los conocimientos proporcionados en este artículo son muy informativos y ofrecen una valiosa orientación para los investigadores que buscan mejorar la precisión de sus investigaciones.
La discusión sobre cómo reducir los errores de tipo 1 y tipo 2 mediante ajustes alfa y beta es esclarecedora para los investigadores que buscan mejorar la precisión de su trabajo.
Buen punto. Es fundamental que los investigadores sean conscientes de estas probabilidades al interpretar sus hallazgos.
Las explicaciones de los errores de tipo 1 y tipo 2 brindan una comprensión integral de los errores potenciales en la investigación, enfatizando la necesidad de estar atentos para minimizar estos errores.
Por supuesto, comprender estos errores es esencial para que los investigadores garanticen la confiabilidad y validez de sus estudios.
La discusión sobre cómo reducir los errores ajustando los niveles de significancia y los tamaños de muestra proporciona una guía práctica para que los investigadores mejoren la precisión de su trabajo.
La tabla de comparación describe sucintamente las diferencias entre los errores de tipo 1 y tipo 2, proporcionando un punto de referencia claro para que los investigadores comprendan estos conceptos.
Comprender la diferencia entre estos dos tipos de errores y los factores que influyen en ellos es fundamental para realizar una investigación confiable.
Por supuesto, los investigadores deben ser diligentes para minimizar estos errores ajustando los niveles de significancia, los tamaños de las muestras y los diseños de los estudios.
La tabla comparativa resalta eficazmente las distinciones entre errores de tipo 1 y tipo 2, proporcionando información valiosa para la metodología de la investigación.
Los ejemplos del mundo real proporcionados para los errores de Tipo 1 y Tipo 2 hacen que el concepto sea más identificable y más fácil de entender en términos prácticos.
Estoy de acuerdo, los ejemplos ayudan a ilustrar cómo estos errores pueden afectar los resultados de la investigación y la importancia de evitarlos.
Este artículo transmite eficazmente la importancia de los errores de tipo 1 y tipo 2 en la investigación, destacando el impacto potencial de malinterpretar las hipótesis.
Las explicaciones detalladas de los errores de tipo 1 y tipo 2, junto con la discusión sobre cómo reducir su ocurrencia, ofrecen información valiosa para los investigadores que realizan análisis estadísticos.
Los ejemplos proporcionados para los errores de Tipo 1 y Tipo 2 mejoran la comprensión de estos conceptos y enfatizan la importancia del rigor metodológico en la investigación.
Acordado. Es importante que los investigadores sean conscientes de estos errores potenciales y tomen las medidas adecuadas para mitigar su impacto en los resultados de la investigación.