En el análisis estadístico, se deben considerar dos tipos de errores al aceptar hipótesis: el error de tipo I y el error de tipo II. El error de tipo I se produce cuando se acepta la hipótesis alternativa siendo la verdadera la hipótesis nula.
Estos errores los aceptaremos si no son muy grandes o si no nos importa que sean muy grandes.
Beta
Es la probabilidad de cometer un error de tipo II.
Alfa
Es la probabilidad de cometer un error de tipo I.
Podemos aceptar una hipótesis cuando en realidad no es cierta, entonces cometeremos unos errores, que podrán ser de dos tipos:
Error de tipo II
Consiste en aceptar la hipótesis nula cuando la cierta es la alternativa.
Error de tipo I
Consiste en aceptar la hipótesis alternativa cuando la cierta es la nula.
Los contrastes de hipótesis pueden ser de dos tipos:
Unilateral
En la hipótesis alternativa aparece o el signo > o el signo <.
Bilateral
En la hipótesis alternativa aparece el signo distinto.
Pruebas de Hipótesis
Si queremos decidir entre dos hipótesis que afectan a un cierto parámetro de la población, a partir de la información de la muestra usaremos el contraste de hipótesis, cuando optemos por una de estas dos hipótesis, hemos de conocer una medida del error cometido, es decir, cuántas veces de cada cien nos equivocamos.
Tipos de Hipótesis
Hipótesis alternativa
Es lo que sospechamos que va a ser cierto (suele llevar los signos distinto, mayor y menor)
Hipótesis nula
Es lo contrario de lo que sospechamos que va a ocurrir (suele llevar los signos igual, mayor o igual y menor o igual)