Erro Estatístico na tomada de decisões utilizando Teste de Hipótese

Erro Estatístico na tomada de decisões utilizando Teste de Hipótese

Quando se colhe uma amostra da população, não se sabe com certeza se a conclusão dessa amostra corresponde realmente à população. Dois tipos de erro podem ocorrer ao ser aplicada a metodologia do teste hipóteses: Erro Tipo I e Erro Tipo II.
Erro do tipo I: consiste em rejeitar uma hipótese nula que é verdadeira, é o erro que rejeita H0 quando, na realidade, a hipótese H0 é verdadeira. Por exemplo, o erro do tipo I equivale a concluir que um tratamento aplicado na estratificação de sementes é eficaz quando na verdade ele não é. Esse tipo de erro também é chamadode Falso Positivo.
A probabilidade de cometer este erro do tipo I é designada por α (nível de significância).
Um teste com alta especificidade terá menores erros do tipo I.

Erro do tipo II: consiste em falhar na rejeição, ou seja, aceitar uma hipótese nula inválida, é o erro ao aceitar H0 quando, na realidade a hipótese H0 é falsa e deveria ser rejeitada. Por exemplo, o erro do tipo II equivale a concluir que um tratamento aplicado na estratificação de sementes não é eficaz quando na realidade ele é eficaz. Esse tipo de erro também é chamado de Falso Negativo. A probabilidade de cometer este erro do tipo II é designada por β.
Um teste com alta sensitividade terá menos erros do tipo II. No entanto, à medida que a probabilidade do erro de tipo II diminui, aumenta a susceptibilidade da ocorrência do erro de tipo I.
Tabela 1. Teste de Hipóteses e tomada de decisão Situação específica na população
Decisão estatística H0 Verdadeiro H0 Falso
Não rejeitar H0 Decisão correta
Aceita-se a hipótese verdadeira
Confiança= 1- α Erro do tipo II = β
Aceita-se uma hipótese nula que é falsa
Rejeitar H0 Erro do tipo I = α
Rejeita-se uma hipótese nula que é verdadeira Decisão correta
Rejeita-se a hipótese falsa
Eficácia = 1-β

Coeficiente de Confiança

É o complemento (1-α) da probabilidade de cometer um erro do tipo I.