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Errores estadísticos: tipo I vs tipo II

Errores estadísticos: tipo I vs tipo II · viñeta MIR

Truco: α = «alarma falsa»; β = «se me ha pasado lo que era real».

Para qué sirve

En estadística, al contrastar una hipótesis podemos equivocarnos de dos maneras. Distinguir el error tipo I del tipo II es de lo más preguntado de la asignatura.

Claves para el MIR

El error tipo I (α) es un falso positivo: concluir que hay efecto cuando no lo hay (rechazar una hipótesis nula verdadera). El error tipo II (β) es un falso negativo: no detectar un efecto que sí existe. La potencia del estudio es 1−β: su capacidad de detectar un efecto real, y aumenta con el tamaño muestral.

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