Qué es un error de tipo II?
En las pruebas de hipótesis estadísticas, un error de tipo II es una situación en la que una prueba de hipótesis no rechaza la hipótesis nula que es falsa. En otras palabras, hace que el usuario no rechace erróneamente la falsa hipótesis nula porque la prueba carece de la potencia estadística para detectar pruebas suficientes para la hipótesis alternativa. El error de tipo II también se conoce como falso negativo.
El error de tipo II tiene una relación inversa con la potencia de una prueba estadística. Esto significa que cuanto mayor sea la potencia de una prueba estadística, menor será la probabilidad de cometer un error de tipo II. La tasa de un error de tipo II (i.e., la probabilidad de un error de tipo II) se mide por la beta (β)BetaLa beta (β) de un valor de inversión (i.e., una acción) es una medida de la volatilidad de sus rendimientos en relación con todo el mercado. Se utiliza como medida de riesgo y mientras que la potencia estadística se mide por 1- β.
Cómo evitar el error de tipo II?
Al igual que el error de tipo I, no es posible eliminar por completo el error de tipo II de una prueba de hipótesisPrueba de hipótesisLa prueba de hipótesis es un método de inferencia estadística. Se utiliza para comprobar si una afirmación relativa a un parámetro de la población es correcta. Pruebas de hipótesis. La única opción disponible es minimizar la probabilidad de cometer este tipo de error estadístico. Dado que el error de tipo II está estrechamente relacionado con la potencia de una prueba estadística, la probabilidad de que se produzca el error puede minimizarse aumentando la potencia de la prueba.
1. Aumenta el tamaño de la muestra
Uno de los métodos más sencillos para aumentar la potencia de la prueba es aumentar el tamaño de la muestra utilizada en una prueba. El tamaño de la muestra determina principalmente la cantidad de error de muestreo, que se traduce en la capacidad de detectar las diferencias en una prueba de hipótesis. Un mayor tamaño de la muestra aumenta las posibilidades de captar las diferencias en las pruebas estadísticas, además de aumentar la potencia de una prueba.
2. Aumente el nivel de significación
Otro método consiste en elegir un nivel de significación más alto. Por ejemplo, un investigador puede elegir un nivel de significación de 0.10 en lugar del comúnmente aceptable 0.05 nivel. El mayor nivel de significación implica una mayor probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
La mayor probabilidad de rechazar la hipótesis nula disminuye la probabilidad de cometer un error de tipo II, mientras que la probabilidad de cometer un error de tipo I aumenta. Por lo tanto, el usuario debe evaluar siempre el impacto de los errores de tipo I y de tipo II en su decisión y determinar el nivel adecuado de significación estadística.
Ejemplo práctico
Sam es un analista financiero¿Qué hace un analista financiero?? Recoger datos, organizar la información, analizar los resultados, hacer previsiones y proyecciones, recomendaciones, modelos de Excel, informes. Realiza una prueba de hipótesis para descubrir si existe una diferencia en las variaciones medias de los precios de los valores de gran y pequeña capitalizaciónRussell 2000El Russell 2000 es un índice bursátil que sigue el rendimiento de 2.000 valores estadounidenses de pequeña capitalización del índice Russell 3000..
En la prueba, Sam parte de la hipótesis nula de que no hay diferencia en las variaciones medias de precios entre las acciones de gran y pequeña capitalización. Así, su hipótesis alternativa afirma que sí existe una diferencia entre las variaciones medias de los precios.
Para el nivel de significación, Sam elige el 5%. Esto significa que hay un 5% de probabilidad de que su prueba rechace la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera.
Si Sam’Si la prueba de la empresa incurre en un error de tipo II, los resultados de la prueba indicarán que no hay diferencia en las variaciones medias de los precios entre las acciones de gran y pequeña capitalización. Sin embargo, en realidad, sí existe una diferencia en los cambios de precios medios.
Más recursos
nuestro sitio web es el proveedor oficial de la inteligencia empresarial mundial & Analista de datos (BIDA)®Conviértase en un certificado de inteligencia empresarial & Analista de datos (BIDA)™De Power BI a SQL & El aprendizaje automático, la certificación de Business Intelligence de nuestro sitio web (BIDA) le ayudará a dominar sus superpoderes analíticos. programa de certificación, diseñado para ayudar a cualquier persona a convertirse en un analista financiero de primera clase. Para seguir aprendiendo y avanzando en su carrera, los recursos adicionales de nuestro sitio web que aparecen a continuación le serán útiles: