Todo o teste estatístico está sujeito a erros: você não tem como evitar isso!
A afirmação é forte, mas verdadeira. Ao realizarmos um teste estatístico estamos propensos a cometer, pelo menos, dois tipos de erros. Vamos conhecê-los?
Erro tipo I
Estaremos cometendo esse tipo de erro sempre que, ao final das análises e testagens estatísticas, estivermos afirmando que existe uma diferença quando ela efetivamente não existe.
Por exemplo: O estudo visa verificar se existe diferença entre o IMC médio de pessoas que praticam Crossfit e de pessoas que praticam Muai Thai. Após a coleta de dados e realização do teste de comparação entre médias adequado para esse contexto, concluímos que sim, existe uma diferença significativa entre o IMC médio dos dois grupos em questão. Mas, na verdade, essa diferença não existe e os grupos possuem IMC similares. O nosso teste de hipóteses foi ineficiente (por algum motivo ou mesmo ao acaso) e erro tipo I se estabeleceu.
Em outras palavras, o erro tipo I se dá quando se obtém um resultado que indica significância estatística no teste de hipóteses, mas na verdade, ele ocorreu por acaso. O pesquisador estará rejeitando incorretamente a hipótese nula, quando deveria estar aceitando-a.
Lembre-se que hipótese nula, nos diz o “não”. No exemplo anterior, a hipótese nula estabelece que não há diferença entre o IMC dos dois grupos. E, por estarmos rejeitando-a, estamos cometendo o erro tipo I.
A probabilidade estatística de se cometer o erro tipo I é denominada de significância do teste, é representada pela letra grega α. Logo, em um projeto de pesquisa, quando estabelecemos que valor adotar um α = 0,05, estamos informando que aceitamos 5% de chance de cometermos o erro tipo I.
Erro tipo II
Em contrapartida, estaremos cometendo o erro tipo II sempre que aceitarmos a hipótese nula quando não deveríamos tê-lo feito. Ou seja, quando ao final das testagens estatísticas, estivermos afirmando que não existe uma diferença quando ela de fato existe.
Voltando ao exemplo anterior, após a coleta de dados de IMC e realização do teste de comparação entre médias adequado, concluímos que não existe uma diferença significativa entre o IMC médio dos dois grupos em questão. Mas, na verdade, essa diferença existe e os grupos possuem IMC diferentes (um deles possui IMC maior do que o outro). O nosso teste de hipóteses foi ineficiente (por algum motivo ou mesmo ao acaso) e erro tipo II se estabeleceu.
Em suma, o erro tipo II ocorre quando afirmarmos ausência de diferença (ou seja, uma igualdade) quando o correto seria afirmar a presença de uma diferença.
A probabilidade de o erro tipo II ocorrer é designada pela letra grega beta (β).
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