Quando um pesquisador rejeita uma hipótese nula que é realmente verdadeira e aceita uma hipótese nula que é realmente falsa, ocorrem erros de Tipo 1 e Tipo 2. Existem quatro situações que podem surgir durante a aceitação ou rejeição de uma hipótese nula. Dentre essas quatro situações possíveis, duas estão corretas. Os outros dois levam a resultados incorretos e são conhecidos como erros nas estatísticas.
Erro Tipo 1 vs Erro Tipo 2
A diferença entre o erro do tipo 1 e do tipo 2 é que o erro do tipo 1 ocorre quando um pesquisador rejeita a hipótese nula quando ela é verdadeira. Em contraste com isso, o erro do tipo 2 ocorre quando um pesquisador toma a decisão errada de aceitar uma hipótese nula porque é errado na realidade. A taxa de erro que pode ocorrer no tipo 1 é denotada por alfa. A taxa de erro que pode ocorrer no tipo 2 é indicada por beta.
A rejeição da realidade e a aceitação da falsa realidade por um pesquisador é um erro tipo 1. Uma razão comum para cometer erros do tipo 1 é a pesquisa e o tamanho da amostra inadequados. É também chamado de erro do primeiro tipo. A aceitação da falsa realidade e a rejeição da realidade por um pesquisador é um erro do tipo 2. É provável que esse erro ocorra quando o tamanho da amostra não for determinado de maneira adequada. A taxa desse erro é indicada por beta (uma letra grega).
Tabela de comparação entre erro tipo 1 e tipo 2
| Parâmetros de comparação | Erro Tipo 1 | Erro Tipo 2 |
| Decisão | Há uma rejeição da realidade por parte do pesquisador. | Há aceitação da realidade pelo pesquisador. |
| Realidade | A situação é sempre verdadeira neste caso. | A situação é falsa neste caso. |
| Também chamado | O erro do primeiro tipo. | O erro do segundo tipo. |
| Ocorrência | A probabilidade de ocorrência é alfa. | A probabilidade de ocorrência é beta. |
| Método de redução | Diminua o alfa. | Aumente o beta. |
O que é erro tipo 1?
Uma hipótese nula é rejeitada por um pesquisador em um erro tipo 1, embora seja verdadeira de fato. A pesquisa envolvendo uma determinada população é feita para descobrir se uma hipótese nula é verdadeira ou falsa. Muitas vezes essa pesquisa envolvendo um determinado teste pode ser interpretada de forma errada, e é aí que ocorrem os erros.
Um desses tipos de erros é denominado erro tipo 1. No erro tipo 1, a hipótese nula é realmente verdadeira na realidade, mas o pesquisador tende a rejeitá-la. Esse erro é conhecido como erro alfa, pois a probabilidade de ocorrência desse erro é denotada ou representada por um símbolo grego alfa.
Portanto, se o pesquisador tomar uma decisão correta em relação à hipótese nula após seu teste, então sua probabilidade chega a 1 menos alfa. Em palavras simples, pode-se dizer que a probabilidade de não ocorrência do erro tipo 1 é 1 menos a probabilidade de sua ocorrência (alfa).
Vamos dar um exemplo de um erro tipo 1; um aluno não vai à cantina porque pensa que está fechada. Ele acaba tomando essa decisão após algumas pesquisas dos amigos, mas, na realidade, a cantina está aberta. Nesta situação, o menino está tomando a decisão de rejeitar a hipótese nula, o que é verdade na realidade. Em termos de estatísticas, isso é reconhecido como um erro do tipo 1.
O que é erro tipo 2?
Em um erro do tipo 2, o pesquisador comete o erro de aceitar uma hipótese nula. Nesse cenário, o pesquisador aceita a hipótese nula uma vez que a investigação seja concluída, embora seja falsa na realidade. A probabilidade de ocorrência deste erro é considerada representada por um símbolo grego beta. Portanto, esse erro também é chamado de erro beta.
A probabilidade de não cometer este erro (erro tipo 2) é 1 menos a probabilidade de ocorrência (beta). Este um menos beta é o caso quando o pesquisador está tomando a decisão correta, que é a rejeição da hipótese. É tratado como uma potência de teste. Pode ser dito como a probabilidade de não cometer um erro tipo 2.
Para diminuir a ocorrência de teste do tipo 2, deve-se aumentar a potência de um teste. Isso pode ser feito de forma conveniente, aumentando o tamanho da amostra.
Vamos dar um exemplo de um erro tipo 2; um aluno vai à cantina porque pensa que está aberta. Ele acaba tomando essa decisão após algumas pesquisas de seus amigos, mas, na realidade, a cantina está fechada. Nesta situação, o menino está tomando a decisão de aceitar a hipótese nula, que na verdade é falsa. Em termos de estatísticas, isso é tratado como um erro do tipo 2.
Principais diferenças entre o tipo 1 e o erro tipo 2
Conclusão
Tanto o erro do tipo 1 quanto o do tipo 2 podem ser cometidos quando uma decisão errada quanto à aceitação ou rejeição de uma hipótese nula é tomada por um pesquisador. Esses dois erros ocorrem principalmente devido a pesquisas incorretas e espaçamento pequeno das amostras. Para saber qual desses erros trazem mais perdas é mais arriscado, é preciso analisar a hipótese nula.
Tem havido diferentes afirmações sobre o que é pior ser cometido entre os dois. Sites e livros diferentes afirmam que erros diferentes são mais arriscados, mas não há resultados comprovados.
