Cuando no se rechaza
H0, siendo falsa, se puede cometer el error denominado
error tipo II.
(también denominado error beta). Pero ¿cuál es beta? De hecho, sería
una información ciertamente relevante poder comunicar en un
estudio de contraste el valor de este tipo de error. En los
paquetes estadísticos no se da información de este error ya
que sería necesario concretar el valor de
H1. Sin embargo si que se puede especular un poco con el error tipo II haciendo alguna suposición más o menos dirigida.
Supongamos que queremos demostrar que la edad media de los
asistentes a cierto concierto es más de 18 años con un nivel de
significación del 4,5%. Se sabe que la desviación típica poblacional es
3,6 años. Para ello se consideró una muestra de 36 individuos para la
que se obtuvo una media de 19.
Planteando el problema, se tendrá:
En las siguientes escenas se plantean
las situaciones habituales de error tipo II para contraste unilateral
izquierdo y unilateral derecho. En la escena se ha propuesto de
antemano una H1 más o menos alejada de la H0
sin ningún criterio estadístico claro, salvo quizás el de que se
aprecie claramente la situación que se produce en tanto al error tipo
II. En las escenas debes observar los controles y como influyen en el
resultado del contraste. También es importante que aprecies que en el
momento en que se acepta la hipótesis nula por estar el valor del
estadístico "z" dentro de la zona de aceptación, en la parte inferior
aparece el cálculo del posible error tipo II. Importante también
es entender que en el momento en que se rechaza la hipótesis
nula, desaparece la posibilidad de calibrar el error tipo II.
