ERROR TIPO II - ESTADISTICO Z

Error de tipo II

Cuando la hipótesis nula es falsa y usted no la rechaza, comete un error de tipo II. La probabilidad de cometer un error de tipo II es β, que depende de la potencia de la prueba. Puede reducir el riesgo de cometer un error de tipo II al asegurarse de que la prueba tenga suficiente potencia. Para ello, asegúrese de que el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande como para detectar una diferencia práctica cuando esta realmente exista.

La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa es igual a 1–β. Este valor es la potencia de la prueba.

	Verdad acerca de la población
Decisión basada en la muestra	H0 es verdadera	H0 es falsa
No rechazar H0	Decisión correcta (probabilidad = 1 - α)	Error tipo II - no rechazar H0cuando es falsa (probabilidad = β)
Rechazar H0	Error tipo I - rechazar H0 cuando es verdadera (probabilidad = α)	Decisión correcta (probabilidad = 1 - β)

Ejemplo:

Para entender la interrelación entre los errores de tipo I y tipo II, y para determinar cuál error tiene consecuencias más graves para su situación, considere el siguiente ejemplo.

Un investigador médico desea comparar la efectividad de dos medicamentos. Las hipótesis nula y alternativa son:

·         Hipótesis nula (H₀): μ₁= μ₂

Los dos medicamentos tienen la misma eficacia.

·         Hipótesis alternativa (H₁): μ₁≠ μ₂

Los dos medicamentos no tienen la misma eficacia.

si se produce un error de tipo II, el investigador no rechaza la hipótesis nula cuando debe rechazarla. Es decir, el investigador concluye que los medicamentos son iguales cuando en realidad son diferentes. Este error puede poner en riesgo la vida de los pacientes si se pone en venta el medicamento menos efectivo en lugar del medicamento más efectivo.