Una hipótesis nula es la hipótesis por defecto en las pruebas de hipótesis que afirma que no existe significación estadística entre las variables. Los investigadores prueban las hipótesis nulas para ver si hay suficiente significación estadística para refutarlas, lo que da lugar a errores de tipo 1 o de tipo 2. Si realiza pruebas de hipótesis como parte de su trabajo, debe ser consciente de cómo los errores de tipo 1 y 2 pueden afectar a sus resultados.
En este artículo, explicamos qué son los errores de tipo 1 y de tipo 2, examinamos cómo pueden producirse, discutimos su importancia en la investigación y proporcionamos ejemplos para ayudarle a entender estos conceptos.
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¿Qué son los errores de tipo 1 y de tipo 2?
Una determinación incorrecta sobre una hipótesis nula se denomina error de tipo 1 o de tipo 2, pero es el investigador quien decide qué es verdadero o falso sobre la hipótesis. Un error de tipo 1, también conocido como falso positivo, se produce cuando un investigador rechaza una hipótesis nula que es verdadera y cree que hay una diferencia estadísticamente significativa que no existe. El tipo 2 es lo contrario del tipo 1. Cuando un investigador no rechaza la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es verdadera, se produce un falso negativo.
Por ejemplo, en un caso judicial, la hipótesis nula sería que el acusado es inocente hasta que se demuestre su culpabilidad, y la hipótesis alternativa sería que es culpable. Hay cuatro resultados posibles con respecto a la verdadera naturaleza del caso:
- Verdadero negativo: Declarado inocente en el tribunal y ser inocente de hecho
- Falso positivo: Ser declarado culpable en un juicio pero ser inocente de hecho
- Falso negativo: Ser inocente en el juicio pero ser culpable de hecho
- Verdaderamente positivo: Declarados culpables en los tribunales y culpables de hecho
En el ejemplo anterior, el segundo y el tercer resultado son errores de tipo 1 y 2, respectivamente. En el falso positivo, el jurado rechaza incorrectamente la hipótesis nula que afirma que el acusado es inocente. En el falso negativo, no rechazan incorrectamente la hipótesis nula.
¿Por qué se producen los errores de tipo 1?
Hay dos factores que suelen contribuir a la aparición de errores de tipo 1:
Oportunidad
Las pruebas de hipótesis nunca son 100% seguras, por lo que siempre existe la posibilidad de sacar conclusiones incorrectas a partir de los datos disponibles. Normalmente, los datos proceden de una muestra de población, una selección relativamente pequeña de individuos que pretende representar a un grupo demográfico mayor. A veces, los datos que generan las poblaciones de muestra se inclinan hacia una conclusión que no representa necesariamente los intereses del conjunto. Esta es una variable que los investigadores no pueden controlar, pero pueden ayudar a mitigarla seleccionando muestras más grandes.
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Mala praxis
A veces, los errores de tipo 1 se producen debido a prácticas de investigación inadecuadas. Por ejemplo, los investigadores pueden desvirtuar los resultados de una prueba sin saberlo, al finalizarla demasiado pronto. Pueden pensar que tienen suficientes datos, aunque la práctica habitual recomendaría continuar con la prueba. También pueden llegar a una conclusión a pesar de no alcanzar el nivel adecuado de significación estadística. Los investigadores pueden evitar las conclusiones de tipo 1 derivadas de una mala práctica siguiendo los protocolos de investigación y asegurándose de que sus prácticas son sólidas.
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¿Por qué se producen los errores de tipo 2?
El principal factor que contribuye a la aparición de errores de tipo 2 es el tamaño de la muestra. Con un tamaño de muestra mayor, hay más posibilidades de detectar diferencias en una prueba estadística. Por ejemplo, si se desea probar si los estudiantes universitarios tienen una opinión positiva o negativa sobre un producto específico, un grupo de tres personas puede expresar sólo una variedad de dos o ninguna. En comparación, una muestra de 1.000 personas tiene más probabilidades de extraer una amplia variedad de opiniones y, por tanto, de reflejar con mayor precisión la población en general.
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¿Cuál es la importancia de los errores de tipo 1 frente a los de tipo 2?
Los errores de tipo 1 y 2 son importantes por las implicaciones que tienen en las aplicaciones del mundo real. Los errores de tipo 1 suelen provocar un uso innecesario de recursos sin beneficio alguno. Por ejemplo, si un investigador médico comete un error de tipo 1 con respecto a la eficacia de un tratamiento novedoso, puede validar una investigación y unas técnicas defectuosas, lo que puede llevar a la producción de un medicamento que no proporciona ningún alivio.
Los errores de tipo 2 son importantes porque pueden impedir la asignación de recursos y la ejecución de acciones que son necesarias. Por ejemplo, al examinar a un paciente para detectar una enfermedad, un falso negativo puede sugerir que el paciente está sano cuando, en realidad, necesita una intervención médica.
Ejemplos de errores de tipo 1 frente a los de tipo 2
Tenga en cuenta estos ejemplos de errores de tipo 1 y 2 para ayudarle a entender lo que son:
Ejemplo de error de tipo 1
Un investigador médico está probando la eficacia de un remedio casero para el dolor de cabeza. La hipótesis nula es que el remedio casero no tiene ningún efecto sobre los dolores de cabeza, mientras que la hipótesis alternativa es que sí los cura. El investigador recluta una muestra de 20 pacientes con dolores de cabeza crónicos y administra el remedio a la mitad de ellos durante un mes. La mitad que no recibe el remedio sigue sufriendo dolores de cabeza crónicos, mientras que seis miembros de la mitad restante dejan de tenerlos.
Basándose en los resultados anteriores, el investigador rechaza la hipótesis nula. Sin embargo, dado el reducido número de personas que experimentaron alivio, puede haber dudas sobre si fue el remedio o un factor no relacionado el que mejoró la condición de los seis miembros. Si esos seis miembros estaban utilizando otros tratamientos para el dolor de cabeza junto con el remedio que se estaba probando, es probable que el investigador haya cometido un error de tipo 1.
Ejemplo de error de tipo 2
Un minorista online quiere saber si realizar cambios de diseño en su página web puede ayudar a aumentar las ventas. La hipótesis nula es que los cambios de diseño no tienen ningún impacto en las ventas, mientras que la hipótesis alternativa es la contraria. El minorista lleva a cabo una prueba A/B, en la que se comparan dos versiones del sitio, la versión existente y la versión actualizada. Durante tres días, se controlan las ventas basadas en la versión existente. Luego, durante los tres días siguientes, introducen la nueva versión y ven cómo afecta a las ventas. Al cabo de seis días, no ven ningún cambio significativo en las cifras de ventas.
Sin embargo, es posible que la ampliación de los periodos de observación para cada versión del sitio hubiera dado lugar a una diferencia estadísticamente significativa. Si el minorista hubiera supervisado las ventas durante un mes y hubiera observado un aumento de las ventas en el segundo mes, habría cometido un error de tipo 2 al aceptar erróneamente la hipótesis nula.