Quais são os erros do tipo I e II?

Nenhum teste de hipótese é 100% certo. Como o teste é baseado em probabilidades, sempre há uma possibilidade de chegar a uma conclusão errada. Quando você realiza um teste de hipóteses, dois tipos de erros são possíveis: tipo I e tipo II. Os riscos desses dois erros estão inversamente relacionados e são determinados pelo nível de significância e o poder do teste. Portanto, você deve determinar qual erro tem consequências mais severas para sua situação antes que você defina seus riscos.

Erro tipo I: Quando a hipótese nula é verdadeira e você a rejeita, comete um erro do tipo I. A probabilidade de cometer um erro do tipo I é α, que é o nível de significância que você definiu para seu teste de hipóteses. Um α de 0,05 indica que você quer aceitar uma chance de 5% de que está errado ao rejeitar a hipótese nula. Para reduzir este risco, você deve usar um valor inferior para α. Entretanto, usar um valor inferior para alfa significa que você terá menos probabilidade de detectar uma diferença verdadeira, se existir uma realmente.
Erro tipo II: Quando a hipótese nula é falsa e você não a rejeita, comete um erro de tipo II. A probabilidade de cometer um erro de tipo II é β, que depende do poder do teste. Você pode diminuir o risco de cometer um erro do tipo II, assegurando que o seu teste tenha potência suficiente. Você pode fazer isso garantindo que o tamanho amostral seja grande o suficiente para detectar uma diferença prática, quando realmente existir uma.

A probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa é igual a 1–β. Esse valor é a potência do teste.

	Verdade sobre a população
Decisão com base em amostra	H₀ é verdadeiro	H₀ é falso
Deixa de rejeitar H₀	Decisão Correta (probabilidade = 1 - α)	Erro tipo II - deixa de rejeitar H₀ quando ela é falsa (probabilidade = β)
Rejeitar H₀	Erro tipo I - rejeitando H₀ quando ele é verdadeiro (probabilidade = α)	Decisão Correta (probabilidade = 1 - β)

Exemplo de erro tipo I e tipo II

Para entender a relação entre erro tipo I e tipo II, e para determinar qual erro terá as consequências mais sérias para a situação, considere o seguinte exemplo.

O pesquisador médico deseja comparar a eficácia de dois medicamentos. As hipóteses nula e alternativa são:

Hipótese nula (H₀): μ₁= μ₂

Os dois medicamentos são igualmente eficazes.
Hipótese alternativa (H₁): μ₁≠ μ₂

Os dois medicamentos não são igualmente eficazes.

Um erro do tipo I ocorre se o pesquisador rejeita a hipótese nula e conclui que os dois medicamentos são diferentes quando, de fato, eles não são. Se os medicamentos tiverem a mesma eficácia, o pesquisador poderá não considerar este erro muito severo porque os pacientes ainda se beneficiarão do mesmo nível de eficácia, independentemente de qual medicamento eles tomarem. Contudo, se ocorrer um erro do tipo II, o pesquisador não rejeitará a hipótese nula, quando ele deveria tê-la rejeitado. Isto é, o pesquisador concluir que o medicamentos são os mesmos quando, de fato, eles são diferentes. Este erro potencialmente impõe risco à vida se o medicamento menos eficaz for vendido para o público, em vez daquele mais eficaz.

Conforme você conduz seu teste de hipóteses, considere os riscos de cometer os erros do tipo I e do tipo II. Se as consequências de um erro forem mais sérias ou dispendiosas do que o outro tipo de erro, escolha um nível de significância e uma potência para o teste que refletirá a gravidade relativa dessas consequências.