Asesoría y Consultoría en Investigación Clínica y Epidemiológica

Al establecer un criterio de decisión sobre la hipótesis nula, el investigador puede ponderar los errores que podría cometer en su decisión sobre la hipótesis nula.

Una primer forma de error (se conoce como el error tipo I) consiste en rechazar una hipótesis nula verdadera, es decir, descartar el azar como explicación cuando los resultados podrían explicarse razonablemente con base en el mismo. Este es el error que comete el investigador que ve más lo que hay en los datos; es decir, el investigador concluye en que existe una relación real o verdadera entre las variables independiente y dependiente de la investigación, cuando en realidad la relación observada se puede explicar razonablemente como resultado del azar.

El llamado error tipo I es el error del investigador que se apresura a concluir a favor de su hipótesis de investigación. Fisher no habló de ningún otro error, pues la prueba de la hipótesis nula para él no era otra cosa que un freno a la tendencia natural de un investigador a creer que hipótesis ha sido confirmada por el simple hecho de que los resultados de la investigación siguen la misma dirección de la hipótesis. En la estrategia de Fisher, sólo hay un error posible: rechazar una hipótesis nula verdadera.


Una segunda forma de error (se conoce como el error tipo II), introducida por Egon Pearson y Jerzy Neyman consiste en no rechazar una hipótesis nula falsa, es decir, no descartar el azar aun cuando éste no constituye una explicación razonable de los datos. Este es el error que comete el investigador que ve menos que lo que hay en los datos; por miedo a rechazar incorrectamente el azar, el investigador puede exponerse al riesgo de pasar por alto una relación real o verdadera entre las variables de su investigación. Fueron Pearson y Neyman los que, al introducir un segundo tipo de error, bautizaron como error tipo uno al error de que había hablado Fisher.

Según Fisher, el nivel de significación estadística equivale a la magnitud del riesgo que está dispuesto a correr el investigador, de cometer el error de rechazar una hipótesis nula verdadera (el llamado error tipo I). Para la mayoría de los propósitos, el nivel de significación previamente establecido suele ser de 0.05, aunque en áreas de investigación más rigurosas se trabaja con un nivel de significación de 0.01. Suponiendo que se trabaja con un nivel de significación de 0.05, se rechazaría la hipótesis nula siempre que la probabilidad de explicar los resultados obtenidos en una investigación como si fueran obra del azar sea igual o menor que 0.05.

En la perspectiva de Pearson y Neyman, para establecer el nivel de significación estadística habría que atender al impacto de cada tipo de error en el objetivo del investigador, y a partir de ahí se decidiría cuál de ellos es preferible minimizar. Pearson y Neyman llamaron alfa al error tipo I y beta al error tipo II; a partir de este último tipo de error, introdujeron el concepto de "poder de una prueba estadística", el cual se refiere a su capacidad para evitar el error tipo II, y está definido por 1-beta, y en estrecha relación con éste se ha desarrollado el concepto de "tamaño del efecto" que algunos han propuesto como sustituto de los valores p en los informes de investigación científica. (Cohen, 1990, 1994; Kraemer & Thiemann, 1987; Murphy & Myors, 2004).