En las pruebas de hipótesis estadísticas, un error de Tipo I es esencialmente el rechazo de la verdadera hipótesis nula. El error de tipo I también se conoce como error 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 implica que aceptemos erróneamente la hipótesis alternativa de un experimento.
La probabilidad Regla de probabilidad total La regla de probabilidad total (también conocida como la ley de probabilidad total) es una regla fundamental en las estadísticas relacionadas con el condicional y marginal de cometer el error de tipo I que se mide mediante el nivel de significancia (α) de una prueba de hipótesis. El nivel de significancia indica la probabilidad de rechazar erróneamente la verdadera hipótesis nula. Por ejemplo, un nivel de significancia de 0.05 revela que existe una probabilidad del 5% de rechazar la verdadera hipótesis nula.
¿Cómo evitar un error de tipo I?
No es posible eliminar completamente la probabilidad de un error de tipo I en la prueba de hipótesis Prueba de hipótesis La prueba de hipótesis es un método de inferencia estadística. Se utiliza para probar si una declaración sobre un parámetro de población es correcta. Evaluación de la hipótesis . Sin embargo, existen oportunidades para minimizar los riesgos de obtener resultados que contengan un error de tipo I.
Uno de los enfoques más comunes para minimizar la probabilidad de obtener un error falso positivo es minimizar el nivel de significancia de 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 existe una probabilidad del 1% de rechazar incorrectamente la hipótesis nula.
Sin embargo, la reducción del nivel de significancia puede conducir a una situación en la que los resultados de la prueba de hipótesis no capten el parámetro verdadero o la diferencia real de la prueba.
Ejemplo de un error de tipo I
Sam es analista financiero. ¿Qué hace un analista financiero? ¿Qué hace un analista financiero? Recopilar datos, organizar información, analizar resultados, realizar pronósticos y proyecciones, recomendaciones, modelos Excel, informes. Realiza una prueba de hipótesis para descubrir si hay una diferencia en los cambios de precio promedio para las acciones de gran y pequeña capitalización.
En la prueba, Sam asume que la hipótesis nula es que no hay diferencia en los cambios de precio promedio entre acciones de alta y pequeña capitalización. Por tanto, su hipótesis alternativa establece que la diferencia entre los cambios de precio promedio sí existe.
Para el nivel de significancia, Sam elige 5%. Esto significa que hay un 5% de probabilidad de que su prueba rechace la hipótesis nula cuando en realidad es cierta.
Si la prueba de Sam incurre en un error de tipo I, los resultados de la prueba indicarán que la diferencia en los cambios de precio promedio entre las acciones de alta y baja capitalización existe, mientras que no hay una diferencia significativa entre los grupos.
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