No teste de hipótese estatística, um erro Tipo I é essencialmente a rejeição da hipótese nula verdadeira. O erro tipo I também é conhecido como erro falso positivo. Em outras palavras, infere falsamente a existência de um fenômeno que não existe.
Observe que o erro tipo I não implica que aceitemos erroneamente a hipótese alternativa de um experimento.
A probabilidade Regra de probabilidade total A regra de probabilidade total (também conhecida como a lei da probabilidade total) é uma regra fundamental em estatísticas relacionadas a condicional e marginal de cometer o erro tipo I é medida pelo nível de significância (α) de um teste de hipótese. O nível de significância indica a probabilidade de rejeitar erroneamente a hipótese nula verdadeira. Por exemplo, um nível de significância de 0,05 revela que há uma probabilidade de 5% de rejeitar a hipótese nula verdadeira.
Como evitar um erro tipo I?
Não é possível eliminar completamente a probabilidade de um erro do tipo I no teste de hipótese Teste de hipótese O teste de hipótese é um método de inferência estatística. É usado para testar se uma afirmação sobre um parâmetro de população está correta. Testando hipóteses . No entanto, existem oportunidades para minimizar os riscos de obtenção de resultados que contenham um erro tipo I.
Uma das abordagens mais comuns para minimizar a probabilidade de obter um erro falso positivo é minimizar o nível de significância de um teste de hipótese. Como o nível de significância é escolhido por um pesquisador, o nível pode ser alterado. Por exemplo, o nível de significância pode ser minimizado para 1% (0,01). Isso indica que existe uma probabilidade de 1% de rejeitar incorretamente a hipótese nula.
No entanto, a redução do nível de significância pode levar a uma situação em que os resultados do teste de hipótese podem não capturar o parâmetro verdadeiro ou a verdadeira diferença do teste.
Exemplo de um erro tipo I
Sam é um analista financeiro O que faz um analista financeiro O que faz um analista financeiro? Colete dados, organize informações, analise resultados, faça previsões e projeções, recomendações, modelos de Excel, relatórios. Ele executa um teste de hipótese para descobrir se há uma diferença nas variações de preço médio para ações de grande e pequena capitalização.
No teste, Sam assume que a hipótese nula é que não há diferença nas variações de preço médio entre ações de grande e pequena capitalização. Assim, sua hipótese alternativa afirma que a diferença entre as variações do preço médio existe.
Para o nível de significância, Sam escolhe 5%. Isso significa que há 5% de probabilidade de que seu teste rejeite a hipótese nula quando ela for realmente verdadeira.
Se o teste de Sam incorrer em um erro do tipo I, os resultados do teste indicarão que a diferença nas variações de preço médio entre ações de grande e pequena capitalização existe, embora não haja diferença significativa entre os grupos.
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