Errori di tipo 2 - Statistiche

Un errore di tipo 2 o di tipo II si verifica quando il documento conclude che non c'è alcun effetto quando invece c'è. I ricercatori si attengono all'ipotesi nulla quando, in realtà, è falsa.

Espresso in Beta

La probabilità di commettere un errore di tipo 2 è indicata nei test di ipotesi statistica come (beta). Si tratta della possibilità di determinare in modo errato che non vi sia alcuna differenza o alcun impatto tra i gruppi o i trattamenti, mentre in realtà c'è. In genere i ricercatori lo fissano al 20% o allo 0,20, a significare la volontà di accettare una probabilità del 20% di commettere un errore del genere nel lungo periodo. Tuttavia, se un risultato falso negativo avrebbe gravi ripercussioni, i ricercatori possono scegliere di ridurlo al 10% o addirittura al 5%. Decidere il livello di beta dovrebbe essere una decisione informata, ma spesso i ricercatori ricorrono all'euristica del 20%.

Si noti che queste percentuali si riferiscono al lungo periodo. Quando si effettuano cento studi simili, il 20% di essi potrebbe mostrare un risultato falso negativo, mentre l'80% no. Un singolo studio presenta semplicemente un errore di tipo 2, oppure no.

Riduzione degli errori di tipo 2

A causa delle ripercussioni potenzialmente dannose degli errori di tipo 2, i ricercatori devono fare ogni sforzo per ridurli. L'obiettivo è aumentare la potenza statistica di un test per rilevare un effetto o una differenza reale. In altre parole, gli scienziati mirano a ridurre la possibilità di accettare/mantenere erroneamente un'ipotesi nulla che in realtà è sbagliata.

Si noti che esiste un compromesso intrinseco tra errori di tipo 1 e 2. La probabilità di un errore di tipo 2 aumenta quando la probabilità di un errore di tipo 1 diminuisce, e viceversa. È necessaria un'attenta valutazione del contesto di ricerca specifico, della riduzione dei rischi, dei risultati potenziali e delle risorse disponibili per trovare il giusto equilibrio tra i due aspetti.

I ricercatori utilizzano una serie di tattiche per ridurre la probabilità di errori di tipo 2. Possono includere l'aumento della potenza statistica mediante l'incremento delle dimensioni del campione, il miglioramento del disegno e della metodologia dello studio, l'utilizzo di misure di esito più sensibili e la considerazione di altri metodi statistici. Per saperne di più sulla potenza statistica, fare clic qui.

Bower, D. (2019), Statistica medica da zero: Un'introduzione per i professionisti della salute (4a edizione), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Comprendere gli errori di tipo I e II, la potenza statistica e la dimensione del campione. Acta paediatrica (Oslo, Norvegia): 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384