Error tipo I y tipo II PDF

Una ficha gratis con la matriz del error tipo I y tipo II, con espacio para escribir tu propio ejemplo en cada casilla. Para imprimir y estudiar.

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Error tipo I y tipo II

Cada casilla cruza la realidad, si la hipótesis nula es verdadera o falsa, con tu decisión, rechazarla o no. Lee las cuatro y escribe un ejemplo propio en cada una.

1. Decisión correcta (verdadero negativo)La realidad, H0 es verdadera. Tu decisión, no rechazar H0. Aciertas, no hay efecto y concluyes que no lo hay. Escribe un ejemplo propio.
2. Error tipo I, falso positivo (alfa)La realidad, H0 es verdadera. Tu decisión, rechazar H0. Te equivocas, afirmas un efecto que no existe. Su probabilidad es alfa, el nivel de significación que fijas antes, por ejemplo 0.05.
3. Error tipo II, falso negativo (beta)La realidad, H0 es falsa. Tu decisión, no rechazar H0. Te equivocas, pasas por alto un efecto real. Su probabilidad es beta y suele bajar al aumentar el tamaño de la muestra.
4. Decisión correcta, potenciaLa realidad, H0 es falsa. Tu decisión, rechazar H0. Aciertas, detectas un efecto que sí existe. Esa probabilidad es la potencia de la prueba, igual a 1 menos beta.

Matriz de decisión en el contraste de hipótesis

Regla para no confundirlos, el error tipo I afirma algo que no es, y el error tipo II se pierde algo que sí es. Repasa tapando las definiciones y explicando cada casilla con tus ejemplos.

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Matriz del error tipo I y tipo II para imprimir.

En un contraste de hipótesis se parte de una hipótesis nula, que suele afirmar que no hay efecto ni diferencia. Como la decisión se toma con los datos de una muestra y no con toda la población, siempre existe la posibilidad de equivocarse, y esa equivocación toma dos formas distintas que conviene no mezclar. (Shreffler y Huecker, 2023)1 (APA, s. f.-a)2

El error tipo I consiste en rechazar la hipótesis nula cuando en realidad era verdadera, es decir, afirmar un efecto que no existe, por lo que también se llama falso positivo. Su probabilidad es alfa, que coincide con el nivel de significación que el investigador fija antes de la prueba, por ejemplo 0.05. (APA, s. f.-a)2

El error tipo II consiste en no rechazar la hipótesis nula cuando en realidad era falsa, es decir, pasar por alto un efecto real, por lo que se llama falso negativo. Su probabilidad es beta, y la capacidad de detectar un efecto que sí existe se llama potencia, que equivale a 1 menos beta y aumenta con muestras más grandes. (APA, s. f.-b)3 (Shreffler y Huecker, 2023)1

Completar la matriz con ejemplos propios ayuda a fijar la diferencia que suele pedirse en los exámenes, ya que el error tipo I afirma de más y el error tipo II se queda corto. La cuarta casilla, la decisión correcta ante un efecto real, recuerda que la potencia es lo que un buen estudio busca maximizar. (NIST/SEMATECH, s. f.)4

Cómo usar la hoja

  • Lee las cuatro casillas y fíjate en la fila, si H0 es verdadera o falsa, y en la columna, tu decisión.1234
  • Escribe un ejemplo propio de tu área de estudio en cada casilla.1234
  • Repasa antes del examen tapando las definiciones y explicando cada error con tus palabras.1234

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Fuentes

  1. Shreffler, J., & Huecker, M. R. (2023). Type I and Type II Errors and Statistical Power. En StatPearls. StatPearls Publishing. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK557530/
  2. American Psychological Association. (s. f.-a). Type I error. En APA Dictionary of Psychology. https://dictionary.apa.org/type-i-error
  3. American Psychological Association. (s. f.-b). Type II error. En APA Dictionary of Psychology. https://dictionary.apa.org/type-ii-error
  4. NIST/SEMATECH. (s. f.). What are Type I and Type II errors? En e-Handbook of Statistical Methods. https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section1/prc13.htm