6.3.1 Errores tipos 1 y 2

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Los errores de tipo I y tipo II son conceptos importantes en las pruebas de hipótesis estadísticas. Estos errores están relacionados con la toma de decisiones sobre la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. A continuación, se describen cada uno de ellos: Error de tipo I: También conocido como error alfa o falso positivo. Se produce cuando se rechaza la hipótesis nula (H0) cuando en realidad es verdadera. En otras palabras, se concluye incorrectamente que hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula cuando no debería haberse rechazado. El nivel de significancia (α) se refiere a la probabilidad máxima de cometer un error de tipo I. 

Por ejemplo, si se utiliza un nivel de significancia de 0.05 (5%), el error de tipo I ocurre en aproximadamente el 5% de las pruebas de hipótesis cuando la hipótesis nula es verdadera. Error de tipo II: También conocido como error beta o falso negativo. Se produce cuando se acepta la hipótesis nula (H0) cuando en realidad es falsa. En otras palabras, se concluye incorrectamente que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula cuando debería haberse rechazado. El error de tipo II está relacionado con la potencia estadística de la prueba, que es la capacidad de detectar una diferencia o efecto si realmente existe en la población. Cuanto menor sea la potencia estadística, mayor será la probabilidad de cometer un error de tipo II.