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En un estudio de investigación, el error de tipo I, también denominado error de tipo alfa (α) [1] o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador rechaza la hipótesis nula (: el supuesto inicial) siendo esta verdadera en la población.
Error tipo I: El equipo de emergencia cree que la víctima está muerta cuando, en realidad, está viva. Error tipo II: El equipo de emergencia no sabe si la víctima está viva cuando, en realidad, está muerta. α = probabilidad de que el equipo de emergencias piense que la víctima está muerta cuando, en realidad, está viva = P(error tipo I).
El error de tipo I se comete cuando se rechaza la hipótesis nula, , cuando está en realidad es verdadera. Y el error de tipo II se comete cuando se acepta la hipótesis nula, , cuando ésta en realidad es falsa.
Errores de tipo I contra tipo II Introducción a la potencia en las pruebas de significancia Ejemplos de pensar acerca de la potencia en las pruebas de significancia
Ejemplo : Se ha comprobado que el tiempo de espera ( en minutos ) hasta ser atendido, en cierto servicio de urgencias, sigue un modelo normal de probabilidad. A partir de una muestra de 100 personas que fueron atendidas en dicho servicio, se ha calculado un tiempo medio de espera de 14,25 minutos y una desviación típica de 2,5 minutos.
Error tipo I: El equipo de emergencia piensa que la víctima está muerta cuando, de hecho, la víctima está viva. Error tipo II: El equipo de emergencia no sabe si la víctima está viva cuando, de hecho, la víctima está muerta.
El error de tipo I, comúnmente conocido como 'falso positivo', ocurre cuando se rechaza incorrectamente una hipótesis nula que en realidad es verdadera. Este tipo de error es análogo a condenar a una persona inocente en un contexto judicial.
