Diferencia entre los errores de tipo I y tipo II

Principalmente hay dos tipos de errores que ocurren, mientras que se realizan pruebas de hipótesis, i.mi. o el investigador rechaza h₀, cuando h₀ es cierto, o él/ella acepta h₀ cuando en realidad h₀ Es falso. Entonces, el primero representa Error tipo I y este último es un indicador de Error de tipo II.

La prueba de hipótesis es un procedimiento común; que el investigador usa para probar la validez, eso determina si una hipótesis específica es correcta o no. El resultado de la prueba es una piedra angular para aceptar o rechazar la hipótesis nula (H₀). La hipótesis nula es una proposición; que no espera ninguna diferencia o efecto. Una hipótesis alternativa (H₁) es una premisa que espera alguna diferencia o efecto.

Hay diferencias leves y sutiles entre los errores de tipo I y tipo II, que vamos a discutir en este artículo.

Contenido: error tipo I vs error tipo II

1. Cuadro comparativo
2. Definición
3. Diferencias clave
4. Posibles resultados
5. Conclusión

Cuadro comparativo

Definición de error de tipo I

En las estadísticas, el error tipo I se define como un error que ocurre cuando los resultados de la muestra causan el rechazo de la hipótesis nula, a pesar del hecho de que es cierto. En términos simples, el error de aceptar la hipótesis alternativa, cuando los resultados pueden atribuirse al azar.

También conocido como el error alfa, lleva al investigador a inferir que existe una variación entre dos observancias cuando son idénticas. La probabilidad de error tipo I es igual al nivel de importancia, que el investigador establece para su prueba. Aquí el nivel de importancia se refiere a las posibilidades de cometer un error tipo I.

mi.gramo. Supongamos que sobre la base de los datos, el equipo de investigación de una empresa concluyó que más del 50% del total de clientes como el nuevo servicio iniciado por la compañía, que es, de hecho, menos del 50%.

Definición de error de tipo II

Cuando sobre la base de los datos, se acepta la hipótesis nula, cuando en realidad es falso, entonces este tipo de error se conoce como error de tipo II. Surge cuando el investigador no niega la falsa hipótesis nula. Se denota por la letra griega 'beta (β)' y a menudo se conoce como error beta.

El error de tipo II es el fracaso del investigador al aceptar una hipótesis alternativa, aunque es cierto. Valida una proposición; que deberían ser rechazados. El investigador concluye que las dos observancias son idénticas cuando en realidad no son.

La probabilidad de cometer dicho error es análogo al poder de la prueba. Aquí, el poder de la prueba alude a la probabilidad de rechazar la hipótesis nula, que es falsa y debe ser rechazada. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, la potencia de la prueba también aumenta, lo que resulta en la reducción en el riesgo de hacer un error de tipo II.

mi.gramo. Supongamos que sobre la base de los resultados de la muestra, el equipo de investigación de una organización afirma que menos del 50% del total de clientes como el nuevo servicio iniciado por la compañía, que es, de hecho, más del 50%.

Diferencias clave entre el error tipo I y Tipo II

Los puntos dados a continuación son sustanciales en lo que respecta a las diferencias entre el error de tipo I y tipo II:

1. El error tipo I es un error que tiene lugar cuando el resultado es un rechazo de la hipótesis nula que es, de hecho, verdadera. El error de tipo II ocurre cuando la muestra da como resultado la aceptación de la hipótesis nula, que en realidad es falsa.
2. Error tipo I o de otra manera conocido como falsos positivos, en esencia, el resultado positivo es equivalente a la negativa de la hipótesis nula. En contraste, el error de tipo II también se conoce como falsos negativos, i.mi. resultado negativo, conduce a la aceptación de la hipótesis nula.
3. Cuando la hipótesis nula es verdadera pero rechazada por error, es un error tipo I. Con respecto a esto, cuando la hipótesis nula es falsa pero aceptada erróneamente, es un error de tipo II.
4. El error tipo I tiende a afirmar algo que realmente no está presente, yo.mi. Es un falso golpe. Por el contrario, el error de tipo II falla en la identificación de algo, que está presente, yo.mi. Es una señorita.
5. La probabilidad de cometer un error tipo I es la muestra como el nivel de importancia. Por el contrario, la probabilidad de cometer un error tipo II es la misma que el poder de la prueba.
6. La letra griega 'α' indica error de tipo I. A diferencia del error tipo II que se denota por la letra griega 'β'.

Posibles resultados

Conclusión

En general, el error de tipo I cultiva cuando el investigador nota alguna diferencia, cuando en realidad, no hay ninguno, mientras que el error de tipo II surge cuando el investigador no descubre ninguna diferencia cuando en verdad hay una. La aparición de los dos tipos de errores es muy común, ya que son parte del proceso de prueba. Estos dos errores no se pueden eliminar por completo, pero se pueden reducir a un cierto nivel.