Definicion
Un error tipo 2 (tambien llamado falso negativo o error beta) ocurre cuando no rechazas una hipotesis nula que en realidad es falsa. En terminos simples, pasas por alto un efecto real - concluyes que "nada esta pasando" cuando en realidad algo si esta pasando.
Como ocurre
Los errores tipo 2 tipicamente ocurren cuando no tienes suficientes datos o poder estadistico para detectar un efecto real.
Un nuevo medicamento realmente reduce la duracion del dolor de cabeza en 20 minutos en promedio. Un ensayo clinico lo prueba en solo 15 pacientes.
Debido al pequeno tamano de muestra, hay mucha variabilidad en los resultados. La prueba produce p = 0.12.
Los investigadores concluyen que el medicamento no funciona. Este es un error tipo 2 - el medicamento es efectivo, pero el estudio fue demasiado pequeno para detectar el efecto de manera confiable.
Por que es importante
Los errores tipo 2 significan oportunidades perdidas. Un medicamento efectivo podria ser abandonado. Una estrategia de marketing exitosa podria ser descartada. Un problema de seguridad real podria pasar desapercibido. Estos "falsos negativos" pueden ser tan costosos como los falsos positivos.
La probabilidad de un error tipo 2 se llama beta. El poder estadistico (1 - beta) es la probabilidad de detectar correctamente un efecto real. La mayoria de los investigadores apuntan a un poder del 80%, lo que significa un 20% de probabilidad de un error tipo 2. Aumentar el tamano de muestra es la forma mas directa de aumentar el poder y reducir los errores tipo 2.
Un error tipo 2 significa pasar por alto un efecto real. La mejor defensa es un tamano de muestra adecuado y un estudio bien disenado con suficiente poder estadistico.