¿Qué es un error tipo II?
Un error de tipo II es un término estadístico utilizado en el contexto de la prueba de hipótesis que describe el error que se produce cuando no se rechaza una hipótesis nula que en realidad es falsa. Un error de tipo II produce un falso negativo, también conocido como error de omisión. Por ejemplo, una prueba para una enfermedad puede arrojar un resultado negativo cuando el paciente está infectado. Este es un error de tipo II porque aceptamos la conclusión de la prueba como negativa, incluso si es incorrecta.
Un error de tipo II se puede contrastar con un error de tipo I es el rechazo de una hipótesis nula que es verdadera, mientras que un error de tipo II describe el error que ocurre cuando no se puede rechazar una hipótesis nula que en realidad es falsa. La falacia rechaza la hipótesis alternativa, incluso si no ocurre por casualidad.
Puntos clave
- Un error de tipo II se define como la probabilidad de no rechazar incorrectamente la hipótesis nula, cuando en realidad no es aplicable a toda la población.
- Un error de tipo II es esencialmente un falso negativo.
- Un error de tipo II se puede reducir mediante la creación de criterios más estrictos para rechazar una hipótesis nula, aunque esto aumenta las posibilidades de un falso positivo.
- El tamaño de la muestra, el tamaño real de la población y el nivel alfa preestablecido afectan la magnitud del riesgo de error.
- Los analistas deben sopesar la probabilidad y el impacto de los errores de tipo II frente a los errores de tipo I.
Entendiendo un error tipo II
Un error de tipo II, también conocido como error de tipo II o error beta, confirma una idea que debería haberse rechazado, como por ejemplo, afirmar que dos observancias son iguales, aunque sean diferentes. Un error tipo II no rechaza la hipótesis nula, incluso si la hipótesis alternativa es el verdadero estado de naturaleza. En otras palabras, un descubrimiento falso se acepta como verdadero.
Un error de tipo II puede reducirse creando criterios más estrictos para rechazar una hipótesis nula (H0). Por ejemplo, si un analista considera que cualquier cosa que se encuentre dentro de los límites de +/- de un intervalo de confianza del 95 % es estadísticamente insignificante (un resultado negativo), reducir esa tolerancia a +/- 90 % y luego ajustar los límites resultará en menos aciertos negativos y por lo tanto reducirás las posibilidades de un falso negativo.
Sin embargo, realizar estos pasos tiende a aumentar las posibilidades de encontrar un error de Tipo I, un resultado falso positivo. Al realizar pruebas de hipótesis, debe considerar la probabilidad o el riesgo de cometer un error de tipo I o tipo II.
Las medidas tomadas para reducir las posibilidades de encontrar un error de tipo II tienden a aumentar la probabilidad de un error de tipo I.
Errores de tipo I frente a errores de tipo II
La diferencia entre un error de tipo II y un error de tipo I es que un error de tipo I rechaza la hipótesis nula cuando es verdadera (es decir, un falso positivo). La probabilidad de cometer un error tipo I es igual al nivel de significación establecido para la prueba de hipótesis. Por lo tanto, si el nivel de significación es 0,05, existe un 5% de probabilidad de que se produzca un error de tipo I.
La probabilidad de cometer un error tipo II es igual a uno menos la potencia de la prueba, también conocida como beta. La potencia de la prueba podría incrementarse aumentando el tamaño de la muestra, lo que reduce el riesgo de cometer un error de tipo II.
Parte de la literatura estadística incluirá el nivel de significación general y el riesgo de error de tipo II como parte del análisis de la razón. Por ejemplo, un metanálisis de 2021 de exosomas en el tratamiento de lesiones de la médula espinal informó un nivel de significación general de 0,05 y un riesgo de error de tipo II de 0,1.
Ejemplo de un error tipo II
Suponga que una empresa de biotecnología quiere comparar la eficacia de dos de sus medicamentos para tratar la diabetes. La hipótesis nula establece que los dos fármacos son igualmente efectivos. Una hipótesis nula, H0, es la afirmación que la compañía espera refutar usando la prueba de una cola. La hipótesis alternativa, Ha, dice que los dos medicamentos no son igualmente efectivos. La hipótesis alternativa, Haes el estado de naturaleza que se sustenta al rechazar la hipótesis nula.
La empresa de biotecnología implementa un gran estudio clínico de 3.000 pacientes con diabetes para comparar tratamientos. La empresa divide aleatoriamente a los 3.000 pacientes en dos grupos de igual tamaño, dando a un grupo uno de los tratamientos y al otro grupo el otro tratamiento. Seleccione un nivel de significación de 0,05, que indica que está dispuesto a aceptar una probabilidad del 5 % de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera o una probabilidad del 5 % de cometer un error tipo I.
Supongamos que beta se calcula como 0,025 o 2,5%. Por tanto, la probabilidad de cometer un error tipo II es del 97,5%. Si los dos fármacos no son iguales, se debe rechazar la hipótesis nula. Sin embargo, si la empresa biotecnológica no rechaza la hipótesis nula cuando los medicamentos no son igualmente efectivos, se produce un error de tipo II.
¿Cuál es la diferencia entre los errores de tipo I y tipo II?
Se produce un error de tipo I si se rechaza una hipótesis nula que en realidad es cierta en la población. Este tipo de error es representativo de un falso positivo. Alternativamente, se produce un error de tipo II si no se rechaza una hipótesis nula que en realidad es falsa en la población. Este tipo de error es representativo de un falso negativo.
¿Cuáles son las causas de los errores de tipo II?
Un error de tipo II se produce comúnmente si el poder estadístico de una prueba es demasiado bajo. Cuanto mayor sea el poder estadístico, mayor será la posibilidad de evitar un error. A menudo se recomienda establecer la potencia estadística en al menos un 80 % antes de realizar cualquier prueba.
¿Qué factores influyen en el nivel de riesgo de errores de tipo II?
A medida que aumenta el tamaño de la muestra de investigación, se espera que disminuya la magnitud del riesgo de errores de tipo II. A medida que aumenta el tamaño del efecto de la población real, el error de tipo II también debería disminuir. Finalmente, el nivel alfa preestablecido establecido por la investigación influye en la magnitud del riesgo. A medida que disminuye el conjunto de niveles alfa, aumenta el riesgo de un error de tipo II.
¿Cómo se puede minimizar un error tipo II?
No es posible prevenir por completo un error de tipo II; sin embargo, el riesgo se puede minimizar aumentando el tamaño de la muestra. Sin embargo, esto también aumentará el riesgo de cometer un error de tipo I.
La línea de fondo
En estadística, un error de tipo II da como resultado un falso negativo, lo que significa que hay un resultado pero se perdió en el análisis (o que la hipótesis nula no se rechaza cuando debería haberlo hecho). Puede ocurrir un error de tipo II si no hay suficiente potencia en las pruebas estadísticas, a menudo debido a un tamaño de muestra demasiado pequeño. Aumentar el tamaño de la muestra puede ayudar a reducir las posibilidades de cometer un error de tipo II. Los errores de tipo II se pueden comparar con los errores de tipo I, que son falsos positivos.
