¿Alguna vez has cometido un «error tipo I»? Seguro que sí, todos hemos pasado por esa experiencia en algún momento. Pero, ¿sabes en qué consiste exactamente este tipo de error y por qué es tan común? En este artículo, te contaremos todo lo que necesitas saber sobre el error tipo I, sus causas y cómo evitar caer en él. ¡Así que prepárate para descubrir cómo evitar cometer errores y mejorar tus habilidades en varios aspectos de tu vida!
Error de falso positivo.
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¿Qué es un error tipo I?
En las pruebas de hipótesis estadísticas, un error de tipo I es esencialmente el rechazo de la hipótesis nula verdadera. El error de tipo I también se denomina error de falso positivo. En otras palabras, infiere falsamente la existencia de un fenómeno que no existe.
Tenga en cuenta que el error de tipo I no significa que aceptemos incorrectamente la hipótesis alternativa de un experimento.
La probabilidad de cometer un error de tipo I se mide mediante el nivel de significancia (α) de una prueba de hipótesis. El nivel de significancia indica la probabilidad de rechazar incorrectamente la hipótesis nula verdadera. Por ejemplo, un nivel de significancia de 0,05 indica que la probabilidad de rechazar la hipótesis nula verdadera es del 5%.
¿Cómo evito un error de tipo I?
No es posible eliminar por completo la probabilidad de error de tipo I al probar hipótesis. Sin embargo, existen formas de minimizar el riesgo de obtener resultados que contengan un error de Tipo I.
Uno de los enfoques más comunes para minimizar la probabilidad de un error falso positivo es minimizar el Nivel significativo una prueba de hipótesis. Dado que el nivel de significancia lo elige un investigador, el nivel se puede cambiar. Por ejemplo, el nivel de significancia se puede minimizar al 1% (0,01). Esto indica que la probabilidad de rechazar falsamente la hipótesis nula es del 1%.
Sin embargo, reducir el nivel de significancia puede significar que los resultados de la prueba de hipótesis no capturen el verdadero parámetro o diferencia de la prueba.
Ejemplo de error tipo I
Sam es analista financiero. Realiza una prueba de hipótesis para determinar si existe una diferencia en los cambios de precio promedio de las acciones de gran y pequeña capitalización.
En la prueba, Sam supone que la hipótesis nula es que no hay diferencia en los cambios de precios promedio entre las acciones de gran y pequeña capitalización. Entonces su hipótesis alternativa es que existe una diferencia entre los cambios de precio promedio.
Sam elige el 5% como nivel de significancia. Esto significa que la probabilidad de que su prueba rechace la hipótesis nula si en realidad es cierta es del 5%.
Si se produce un error de tipo I en la prueba de Sam, los resultados de la prueba sugieren que existe una diferencia en los cambios de precio promedio entre las acciones de gran y pequeña capitalización, mientras que no hay una diferencia significativa entre los grupos.
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