es un resumen de los tipos de errores en estadística

1. Resumen tipos de errores que se cometen al desarrollar
una prueba de hipótesis.
Se define una prueba de hipótesis como una regla especifica donde se puede
aceptar o rechazar una afirmación acerca de una población dependiendo de la
evidencia proporcionada por una muestra de datos, esta hipótesis examina dos
hipótesis las cuales son, la hipótesis nula y la hipótesis alternativa, la hipótesis nula
se refiere a la afirmación contraria a la que ha llegado el investigador, es decir es la
hipótesis que el investigador pretende rechazar por lo tanto, la hipótesis alternativa
es la conclusión a la que el investigar ha llegado a través de su investigación, la
afirmación de la hipótesis nula no se puede rechazar a no ser que los datos de la
muestra parezcan demostrar que es falsa, con los datos que nos da la muestra, la
prueba determina si se puede rechazar la hipótesis nula, se utiliza el valor P para
tomar esa decisión. Si el valor P es menor que el nivel de significancia denotado
como alfa α entonces puede rechazar la hipótesis nula, ninguna hipótesis es de
100% cierta, esta se basa en probabilidades, cuando se hace una prueba de
hipótesis, puede cometerse 2 errores; el tipo I y el tipo II esta prueba sirve para
recopilar información que nos proporciona evidencia suficiente para aceptar o
rechazar una hipótesis basándose en información que proporciona la muestra pero
sin descartar que puede existir una probabilidad de error , los errores del tipo I se
define como el rechazo de la hipótesis nula cuando es verdadera, esta consiste en
no aceptar la hipótesis nula cuando se debió aceptar, esta es también conocida
como el nivel de significancia y se determina con la letra griega alfa α, el error del
tipo II, implica no rechazar Ho cuando Ho es falsa, es decir aceptamos la hipótesis
nula cunado debimos rechazarla, se simboliza con la letra griega beta β, un ejemplo
de esto es 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.

2. Hipótesis alternativa (H1): μ1≠ μ2
Los dos medicamentos no tienen la misma eficacia.
Un error de tipo I se produce si el investigador rechaza la hipótesis nula y concluye
que los dos medicamentos son diferentes cuando, en realidad, no lo son. Si los
medicamentos tienen la misma eficacia, el investigador podría considerar que este
error no es muy grave, porque de todos modos los pacientes se beneficiarían con
el mismo nivel de eficacia independientemente del medicamento que tomen. Sin
embargo, 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.
Cuando realice las pruebas de hipótesis, considere los riesgos de cometer errores
de tipo I y tipo II. Si las consecuencias de cometer un tipo de error son más graves
o costosas que cometer el otro tipo de error, entonces elija un nivel de significancia
y una potencia para la prueba que reflejen la gravedad relativa de esas
consecuencias.