¿Cuáles son los tipos de error que pueden ocurrir al realizar una prueba de hipótesis?

• Error de tipo I: Consiste en aceptar la hipótesis alternativa cuando la cierta es la nula.
• Error de tipo II: Consiste en aceptar la hipótesis nula cuando la cierta es la alternativa.

¿Cuáles son los errores tipo 1 y tipo 2 con respecto a las casusas comunes y especiales de variación?

Volviendo a los dos errores identificados por Shewhart, el Error 1 consiste en suponer una medición como proveniente de causas especiales, cuando en realidad proviene de causas comunes, y el Error 2 es considerar la medición como originada en causas comunes, cuando en verdad se produjo por una causa especial de ...

¿Cuándo ocurre el error tipo 2?

Un error de tipo II se produce durante el análisis de las hipótesis estadísticas cuando la hipótesis nula es aceptada incorrectamente. Los errores de tipo II se llaman también «resultados negativos falsos» y consisten en no detectar un efecto positivo cuando en realidad sí se ha producido el efecto.

¿Cuántos tipos de errores estadísticos existen?

Cuando usted realiza una prueba de hipótesis, puede cometer dos tipos de error: tipo I y tipo II. Los riesgos de estos dos errores están inversamente relacionados y se determinan según el nivel de significancia y la potencia de la prueba.

¿Qué es más grave error tipo 1 o tipo 2?

En el caso del error de tipo II, se pierde la posibilidad de rechazar la hipótesis nula y no se desprende ninguna conclusión de la hipótesis nula no rechazada. El error de tipo I es más grave, ya que se habrá rechazado erróneamente la hipótesis nula.

¿Cuándo se rechaza la hipótesis nula ejemplo?

Si el valor p es menor que el criterio α de significancia (especificado a priori), se rechaza la hipótesis nula; en el caso contrario se acepta. Usualmente se elige α = 0.05; en el ejemplo se rechazaría la hipótesis nula.

¿Qué es el error alfa y beta?

Error alfa y beta. Se define como error de tipo alfa (o error de primera especie), aquél error que se comete cuando se rechaza una hipótesis nula que es verdadera. Por el contrario, un error de tipo beta (o error de segunda especie) sucede, cuando se acepta una hipótesis nula que es falsa.

¿Qué pasa si una hipótesis es incorrecta?

Si no es confirmada, la hipótesis es entonces falsa y en este caso se puede formular una nueva hipótesis con los datos reales obtenidos. Al estar apoyada en conclusiones confirmadas como verdaderas, la nueva hipótesis tendría mayor posibilidad de ser cierta.

¿Qué significa a prueba y error?

Técnica de calidad que significa “a prueba de errores”, creada en los años 1960's por el ingeniero japonés Shigeo Shingo. El objetivo es crear un proceso donde se eliminen los defectos en un producto, previniendo o haciendo muy obvios los errores para que el trabajador se de cuenta y los corrija a tiempo.

¿Cuándo se comete un error de tipo 1?

Un error de tipo 1 ocurre cuando la hipótesis nula es verdadera, pero la rechazamos debido a un resultado de muestra inusual.

¿Cuáles son los tipos de errores en las mediciones?

¿Cómo se calcula el error tipo 1?

Para el cálculo tanto del error de tipo I como de la potencia debemos calcular el área de esa zona crítica si es cierta la hipótesis nula (para el cálculo del error de tipo I) y si es cierta la hipótesis alternativa (para el cálculo de la potencia).

¿Qué pasa si la hipótesis nula es falsa y se rechaza?

Cuando se rechaza la hipótesis nula, H0 aunque ésta sea verdadera, se comete un error llamado de tipo α; por otra parte, la aceptación de una hipótesis nula H0, siendo ésta falsa, conduce al error de tipo β (tabla 1).

¿Qué es la hipótesis nula y alternativa?

La hipótesis nula suele ser una afirmación inicial que se basa en análisis previos o en conocimiento especializado. La hipótesis alternativa indica que un parámetro de población es más pequeño, más grande o diferente del valor hipotético de la hipótesis nula.

¿Cómo reducir error tipo 2?

Para reducir el riesgo de cometer un error tipo II, podemos optar por asegurarnos de que la prueba tiene suficiente potencia. Para ello, deberemos asegurarnos de que el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande como para detectar una diferencia cuando ésta realmente exista.

¿Qué son los errores y cuáles son los tipos de errores en métodos numéricos?

El error numérico total se entiende como la suma de los errores de redondeo y truncamiento introducidos en el cálculo. Mientras más cálculos se tengan que realizar para obtener un resultado, el error de redondeo se irá incrementando.

¿Cómo se llama el error estadistico?

El error muestral es la diferencia entre los estadísticos obtenidos de la muestra y los parámetros poblaciones que existen en la población y se produce por el hecho de utilizar una muestra en lugar de analizar a la población completa.

¿Cuándo existen los sesgos o errores estadísticos?

Existe un sesgo cuando se llega a la conclusión de que existe una asociación que no es cierta; por otra parte, hay confusión cuando se evidencia una asociación pero ésta se ve influida por la presencia de otra variable.

¿Qué es un error alfa?

Error alfa. Es el error que se genera por tomar la decisión “A” y haberse presentado el escenario “1”. Generalmente es perder algo.

¿Qué es el coeficiente de error alfa?

El coeficiente alfa fue descrito en 1951 por Lee J. Cronbach (15). Es un índice usado para medir la confiabilidad del tipo consistencia interna de una escala, es decir, para evaluar la magnitud en que los ítems de un instrumento están correlacionados (3,17).

¿Qué es un falso positivo en estadística?

Se considera un resultado falso positivo de la prueba cuando la misma es positiva en un paciente que no tiene la enfermedad. Un resultado falso negativo se define como aquel en que la prueba es negativa cuando el paciente sí tiene la enfermedad.