Erros de tipo 1 | Estatísticas

Um erro de tipo 1 ou de tipo I ocorre quando o documento conclui que existe um efeito quando, de facto, não existe nenhum. Os investigadores rejeitam a hipótese nula quando, na realidade, ela é verdadeira.

Expressa em alfa

O nível alfa, representado pelo símbolo α, é definido pelos investigadores para limitar a probabilidade de erros de tipo 1. A probabilidade de cometeres um erro de tipo 1 é representada pelo nível alfa. O nível alfa padrão é de 0,05, o que denota um risco de 5% de rejeitar incorretamente a hipótese nula.

Ao fixar o nível alfa em 0,05, o investigador pode rejeitar firmemente a hipótese nula e concluir que existe um efeito significativo se o valor p da análise estatística for inferior a este valor de corte. É importante ter em conta que o nível alfa é um limiar fixo, pelo que os investigadores devem ter o cuidado de não considerar praticamente significativos ou significativos quaisquer resultados que se situem abaixo desse nível.

Nota que o nível de 0,05 é mais uma heurística do que um nível deliberado. É importante avaliar cuidadosamente o ambiente de investigação, as potenciais repercussões do erro e o equilíbrio desejado entre a prevenção de erros de tipo 1 e a deteção de efeitos reais ao escolher um nível alfa adequado.

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Então, porque não utilizar um nível alfa de zero para que não ocorram erros? Os erros de tipo 2 (falsos negativos) são mais prováveis de ocorrer quando os erros de tipo 1 são reduzidos através da utilização de um nível alfa mais baixo, como zero ou 0,01. O compromisso entre os dois tipos de erros sublinha como é crucial ponderar cuidadosamente as implicações e o valor prático dos resultados da investigação ao decidir sobre o nível alfa correto. É necessária uma abordagem exaustiva e sofisticada da inferência estatística para atingir o equilíbrio correto.

Diminuir os erros de tipo 1

A redução da taxa de erro de tipo I é da maior importância. Na maioria dos trabalhos de investigação, a taxa de erro não é controlada. O risco de erros de tipo I continua a aumentar, sem que os investigadores o saibam. Podes detetar isto muito facilmente e até corrigi-lo com um cálculo de trás para a frente. Lê como detetar e controlar os erros de tipo 1 nesta publicação.

Bower, D. (2019), Medical Statistics from Scratch: An Introduction for Health Professionals (4ª edição), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Compreender os erros de tipo I e de tipo II, o poder estatístico e a dimensão da amostra. Ata paediatrica (Oslo, Noruega : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384