Erros do tipo 1 | Estatísticas

Um erro do tipo 1 ou do tipo I ocorre quando o documento conclui que há um efeito quando, na verdade, não há nenhum. Os pesquisadores rejeitam a hipótese nula quando, na verdade, ela é verdadeira.

Expressa em alfa

O nível alfa, representado pelo símbolo α, é definido pelos pesquisadores para limitar a probabilidade de erros do tipo 1. A probabilidade de cometer um erro do tipo 1 é representada pelo nível alfa. O nível alfa padrão é 0,05, o que denota um risco de 5% de rejeição incorreta da hipótese nula.

Ao definir o nível alfa em 0,05, o pesquisador pode rejeitar com firmeza a hipótese nula e concluir que há um efeito significativo se o valor p da análise estatística estiver abaixo desse ponto de corte. É importante ter em mente que o nível alfa é um limite fixo; portanto, os pesquisadores devem ter o cuidado de não considerar praticamente significativos ou significativos quaisquer resultados que estejam abaixo dele.

Observe que o nível de 0,05 é mais uma heurística do que um nível deliberado. É importante avaliar cuidadosamente o ambiente da pesquisa, as possíveis repercussões do erro e o equilíbrio desejado entre a prevenção de erros do tipo 1 e a detecção de efeitos reais ao escolher um nível alfa adequado.

Compensação: Você ganha alguns, você perde outros

Então, por que não usar um nível alfa de zero para que não ocorram erros? Erros do tipo 2 (falsos negativos) são mais prováveis de ocorrer quando os erros do tipo 1 são reduzidos pelo uso de um valor mais baixo de nível alfa, como zero ou 0,01. A compensação entre os dois tipos de erros enfatiza como é crucial pesar cuidadosamente as implicações e o valor prático dos resultados da pesquisa ao decidir sobre o nível alfa correto. Uma abordagem completa e sofisticada da inferência estatística é necessária para atingir o equilíbrio correto.

Diminuição dos erros do tipo 1

A redução da taxa de erro do tipo I é de extrema importância. Na maioria dos trabalhos de pesquisa, a taxa de erro não é controlada. O risco de erros do tipo I continua aumentando, sem o conhecimento dos pesquisadores. Você pode identificar isso com bastante facilidade e até mesmo corrigi-lo com um cálculo de retorno do envelope. Leia como detectar e controlar erros do tipo 1 nesta postagem.

Bower, D. (2019), Medical Statistics from Scratch: Uma introdução para profissionais de saúde (4ª edição), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Compreensão dos erros tipo I e tipo II, potência estatística e tamanho da amostra. Acta paediatrica (Oslo, Noruega): 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384