3_Errores tipo I y tipo II
La decisión para aceptar o rechazar la hipótesis nula se basa en una estadística de
prueba calculada a partir de datos en una muestra aleatoria.
Error tipo I: rechazar Ho siendo verdadera
Error tipo II: rechazar H1 siendo verdadera
Ejemplo
Se ha comprobado que el tiempo de espera (en minutos) hasta ser atendido, en una
clínica médica, sigue un modelo normal de probabilidad, a partir de una muestra de 100
personas que fueron atendidas en dicha clínica, se ha calculado un tiempo medio de
espera de 14,25 minutos y una desviación típica de 2,5 minutos. ¿Podríamos afirmar,
con un nivel de significación del 5% que el tiempo medio de espera, en este servicio de
urgencias, no es de 15 minutos?
Solución
Hipótesis nula: Ho: µ= 15
Hipótesis alternativa: H1: ≠ 15
Nivel de significación: 0,05
N (µ * ơ/√N (14.25 * 2,5/100) = N (14,25 * 0,25)
Ơ= 0,05 / 2 = 1.96
(15- 1,96 * 2,5/√100 * 15 + 1,96 * 2.5 /√100) = 14.25, 15.49
Error I: 1.96
Error II: Esta entre 14 25 y 15,49
