Definicion de Error de tipo II explicado, además de ejemplo y comparación con el error de tipo I
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¿Qué es un error tipo II?
El error tipo II es un término estadístico utilizado en el contexto de la prueba de hipótesis que describe el error que ocurre cuando no se rechaza una hipótesis nula que en realidad es falsa. El error de tipo II produce un falso negativo, también conocido como error de omisión. Por ejemplo, una prueba para detectar una enfermedad puede resultar negativa si el paciente está infectado. Este es un error de tipo II porque aceptamos la conclusión de la prueba como negativa incluso si es falsa.
Un error de tipo II se puede contrastar con un error de tipo I: es el rechazo de una hipótesis nula verdadera, mientras que un error de tipo II describe el error que ocurre cuando no se rechaza una hipótesis nula que en realidad es falsa. Un error rechaza una hipótesis alternativa, incluso si no surge por casualidad.
Resultados clave
- El error tipo II se define como la probabilidad de rechazar incorrectamente la hipótesis nula cuando en realidad no se aplica a toda la población.
- Un error de tipo II es esencialmente un resultado falso negativo.
- El error de tipo II se puede reducir estableciendo criterios más estrictos para rechazar la hipótesis nula, aunque esto aumenta la probabilidad de un resultado falso positivo.
- El tamaño de la muestra, el tamaño real de la población y el nivel alfa predeterminado influyen en la magnitud del riesgo de sesgo.
- Los analistas deben sopesar la probabilidad y el impacto de los errores de tipo II frente a los errores de tipo I.
Comprender el error tipo II
Un error de tipo II, también conocido como error de tipo II o error beta, confirma una idea que debe rechazarse, como la afirmación de que dos cumplimientos son iguales aunque sean diferentes. Un error tipo II no rechaza la hipótesis nula incluso si la hipótesis alternativa representa un verdadero estado de naturaleza. En otras palabras, una conclusión falsa se acepta como verdadera.
El error tipo II se puede reducir estableciendo criterios más estrictos para rechazar la hipótesis nula (H0). Por ejemplo, si un analista considera que todo lo que cae dentro del intervalo de confianza de +/- 95% es estadísticamente insignificante (resultado negativo), al reducir esta tolerancia a +/- 90% y posteriormente estrechar los límites, obtendrá menos resultados negativos. resultados y, por tanto, reducir la probabilidad de un resultado falso negativo.
Sin embargo, tomar estas medidas generalmente aumenta la probabilidad de cometer un error de tipo I: un falso positivo. Al probar una hipótesis, se debe tener en cuenta la probabilidad o el riesgo de cometer un error de Tipo I o Tipo II.
Las medidas adoptadas para reducir la probabilidad de cometer un error de tipo II tienden a aumentar la probabilidad de cometer un error de tipo I.
Errores tipo I y errores 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 significancia establecido para probar la hipótesis. Por tanto, si el nivel de significancia es 0,05, la probabilidad de que ocurra un error de Tipo I es del 5%.
La probabilidad de cometer un error tipo II es uno menos la potencia de la prueba, también conocida como beta. El poder de una prueba se puede aumentar aumentando el tamaño de la muestra, lo que reduce el riesgo de cometer un error de tipo II.
Alguna literatura estadística indicará el nivel de significancia general y el riesgo de error de tipo II como parte del análisis del informe. Por ejemplo, un metanálisis de 2021 sobre exosomas en el tratamiento de lesiones de la médula espinal registró un nivel de significancia general de 0,05 y un riesgo de error tipo II de 0,1.
Ejemplo de error tipo II
Supongamos que una empresa de biotecnología quiere comparar la eficacia de sus dos medicamentos para tratar la diabetes. La hipótesis nula establece que ambos fármacos son igualmente eficaces. Hipótesis nula, H0, es una afirmación que la compañía espera refutar con una prueba unilateral. Hipótesis alternativa, HA, sostiene que ambos fármacos no son igualmente eficaces. Hipótesis alternativa, HAEs un estado natural que se sustenta rechazando la hipótesis nula.
Una empresa de biotecnología está llevando a cabo un gran ensayo clínico en el que participan 3.000 pacientes con diabetes para comparar tratamientos. La empresa divide aleatoriamente a 3.000 pacientes en dos grupos del mismo tamaño, dando a un grupo un tratamiento y al otro otro. Elige un nivel de significancia de 0,05, lo que indica que está dispuesto a aceptar una probabilidad del 5% de rechazar la hipótesis nula si es cierta, o una probabilidad del 5% de cometer un error de tipo I.
Supongamos que la beta se calcula en 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 de biotecnología 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?
Un error de tipo I ocurre cuando se rechaza una hipótesis nula que en realidad es cierta para la población. Este tipo de error es señal de un falso positivo. Alternativamente, se produce un error de tipo II cuando no se rechaza una hipótesis nula que en realidad es falsa en la población. Este tipo de error es típico de un resultado falso negativo.
¿Qué causa los errores tipo II?
El error de tipo II suele ocurrir cuando el poder estadístico de una prueba es demasiado bajo. Cuanto mayor sea el poder estadístico, mayores serán las posibilidades de evitar errores. Antes de realizar cualquier prueba, a menudo se recomienda establecer el poder estadístico en al menos el 80%.
¿Qué factores influyen en la magnitud del riesgo de errores tipo II?
A medida que aumenta el tamaño de la muestra de un estudio, la magnitud del riesgo de errores de tipo II debería disminuir. A medida que aumenta el tamaño real del efecto poblacional, el error de tipo II también debería disminuir. Finalmente, el nivel alfa preespecificado establecido en el estudio influye en la magnitud del riesgo. A medida que disminuye el conjunto alfa, aumenta el riesgo de error de tipo II.
¿Cómo se puede minimizar el error tipo II?
Es imposible evitar por completo la comisión de un error de tipo II; pero 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.
Línea de fondo
En estadística, un error de tipo II da como resultado un falso negativo, lo que significa que un resultado está presente pero se omitió en el análisis (o que la hipótesis nula no se rechaza cuando debería haber sido rechazada). El error de tipo II puede ocurrir cuando las pruebas estadísticas no tienen suficiente potencia, lo que a menudo ocurre porque el tamaño de la muestra es demasiado pequeño. Aumentar el tamaño de la muestra puede ayudar a reducir la probabilidad de cometer un error de tipo II. Los errores de tipo II se pueden contrastar con los errores de tipo I, que son falsos positivos.
Preguntas Frecuentes
Incluye tres preguntas frecuentes sobre el contenido dando sus respuestas. Utiliza muchas negritas utilizando HTML tag
¿Qué es un error tipo II?
El error tipo II es un término estadístico utilizado en el contexto de la prueba de hipótesis que describe el error que ocurre cuando no se rechaza una hipótesis nula que en realidad es falsa. El error de tipo II produce un falso negativo, también conocido como error de omisión. Por ejemplo, una prueba para detectar una enfermedad puede resultar negativa si el paciente está infectado. Este es un error de tipo II porque aceptamos la conclusión de la prueba como negativa incluso si es falsa.
Un error de tipo II se puede contrastar con un error de tipo I: es el rechazo de una hipótesis nula verdadera, mientras que un error de tipo II describe el error que ocurre cuando no se rechaza una hipótesis nula que en realidad es falsa. Un error rechaza una hipótesis alternativa, incluso si no surge por casualidad.
Resultados clave
- El error tipo II se define como la probabilidad de rechazar incorrectamente la hipótesis nula cuando en realidad no se aplica a toda la población.
- Un error de tipo II es esencialmente un resultado falso negativo.
- El error de tipo II se puede reducir estableciendo criterios más estrictos para rechazar la hipótesis nula, aunque esto aumenta la probabilidad de un resultado falso positivo.
- El tamaño de la muestra, el tamaño real de la población y el nivel alfa predeterminado influyen en la magnitud del riesgo de sesgo.
- Los analistas deben sopesar la probabilidad y el impacto de los errores de tipo II frente a los errores de tipo I.
Comprender el error tipo II
Un error de tipo II, también conocido como error de tipo II o error beta, confirma una idea que debe rechazarse, como la afirmación de que dos cumplimientos son iguales aunque sean diferentes. Un error tipo II no rechaza la hipótesis nula incluso si la hipótesis alternativa representa un verdadero estado de naturaleza. En otras palabras, una conclusión falsa se acepta como verdadera.
El error tipo II se puede reducir estableciendo criterios más estrictos para rechazar la hipótesis nula (H0). Por ejemplo, si un analista considera que todo lo que cae dentro del intervalo de confianza de +/- 95% es estadísticamente insignificante (resultado negativo), al reducir esta tolerancia a +/- 90% y posteriormente estrechar los límites, obtendrá menos resultados negativos. resultados y, por tanto, reducir la probabilidad de un resultado falso negativo.
Sin embargo, tomar estas medidas generalmente aumenta la probabilidad de cometer un error de tipo I: un falso positivo. Al probar una hipótesis, se debe tener en cuenta la probabilidad o el riesgo de cometer un error de Tipo I o Tipo II.
Las medidas adoptadas para reducir la probabilidad de cometer un error de tipo II tienden a aumentar la probabilidad de cometer un error de tipo I.
Errores tipo I y errores 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 significancia establecido para probar la hipótesis. Por tanto, si el nivel de significancia es 0,05, la probabilidad de que ocurra un error de Tipo I es del 5%.
La probabilidad de cometer un error tipo II es uno menos la potencia de la prueba, también conocida como beta. El poder de una prueba se puede aumentar aumentando el tamaño de la muestra, lo que reduce el riesgo de cometer un error de tipo II.
Alguna literatura estadística indicará el nivel de significancia general y el riesgo de error de tipo II como parte del análisis del informe. Por ejemplo, un metanálisis de 2021 sobre exosomas en el tratamiento de lesiones de la médula espinal registró un nivel de significancia general de 0,05 y un riesgo de error tipo II de 0,1.
Ejemplo de error tipo II
Supongamos que una empresa de biotecnología quiere comparar la eficacia de sus dos medicamentos para tratar la diabetes. La hipótesis nula establece que ambos fármacos son igualmente eficaces. Hipótesis nula, H0, es una afirmación que la compañía espera refutar con una prueba unilateral. Hipótesis alternativa, HA, sostiene que ambos fármacos no son igualmente eficaces. Hipótesis alternativa, HAEs un estado natural que se sustenta rechazando la hipótesis nula.
Una empresa de biotecnología está llevando a cabo un gran ensayo clínico en el que participan 3.000 pacientes con diabetes para comparar tratamientos. La empresa divide aleatoriamente a 3.000 pacientes en dos grupos del mismo tamaño, dando a un grupo un tratamiento y al otro otro. Elige un nivel de significancia de 0,05, lo que indica que está dispuesto a aceptar una probabilidad del 5% de rechazar la hipótesis nula si es cierta, o una probabilidad del 5% de cometer un error de tipo I.
Supongamos que la beta se calcula en 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 de biotecnología 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?
Un error de tipo I ocurre cuando se rechaza una hipótesis nula que en realidad es cierta para la población. Este tipo de error es señal de un falso positivo. Alternativamente, se produce un error de tipo II cuando no se rechaza una hipótesis nula que en realidad es falsa en la población. Este tipo de error es típico de un resultado falso negativo.
¿Qué causa los errores tipo II?
El error de tipo II suele ocurrir cuando el poder estadístico de una prueba es demasiado bajo. Cuanto mayor sea el poder estadístico, mayores serán las posibilidades de evitar errores. Antes de realizar cualquier prueba, a menudo se recomienda establecer el poder estadístico en al menos el 80%.
¿Qué factores influyen en la magnitud del riesgo de errores tipo II?
A medida que aumenta el tamaño de la muestra de un estudio, la magnitud del riesgo de errores de tipo II debería disminuir. A medida que aumenta el tamaño real del efecto poblacional, el error de tipo II también debería disminuir. Finalmente, el nivel alfa preespecificado establecido en el estudio influye en la magnitud del riesgo. A medida que disminuye el conjunto alfa, aumenta el riesgo de error de tipo II.
¿Cómo se puede minimizar el error tipo II?
Es imposible evitar por completo la comisión de un error de tipo II; pero 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.
Línea de fondo
En estadística, un error de tipo II da como resultado un falso negativo, lo que significa que un resultado está presente pero se omitió en el análisis (o que la hipótesis nula no se rechaza cuando debería haber sido rechazada). El error de tipo II puede ocurrir cuando las pruebas estadísticas no tienen suficiente potencia, lo que a menudo ocurre porque el tamaño de la muestra es demasiado pequeño. Aumentar el tamaño de la muestra puede ayudar a reducir la probabilidad de cometer un error de tipo II. Los errores de tipo II se pueden contrastar con los errores de tipo I, que son falsos positivos.
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