Uno studio randomizzato che ha confrontato l'efficacia di due regimi ha mostrato che la differenza è soddisfacentemente significativa con p <0,001 ma in realtà i due farmaci non differiscono nella loro efficacia. Questo è un esempio di ?
Tipo - I errore (un errore)
Errore di tipo II (errore II)
Io-a
I-b
Ris. è 'a', ovvero errore di tipo I (errore a) o Errore di tipo I --> troviamo una differenza quando in realtà non è presente, ovvero una differenza falsa positiva. o Errore di tipo II ----> Non troviamo differenze quando in realtà c'è, cioè falso negativo. Relazione tra sensibilità e specificità e errore o Se un test è più sensibile, ci saranno meno falsi negativi. Pertanto, rendendo il test più sensibile, è possibile ridurre l'errore di tipo II. Tasso di falsi negativi (a) = Sensibilità 1 o Se un test è più specifico, il tasso di falsi positivi sarà inferiore. Pertanto, rendendo un test più specifico si riduce l'errore di tipo I. Tasso di falsi positivi ((3) = 1 - Specificità. Conosciuto anche o /3 l'errore determina la potenza dello studio Potenza di un test = 1 -- (3 errore. o Potenza dello studio - È la capacità del test statistico per rilevare un'ipotesi nulla che è falsa. o È la probabilità che un'ipotesi falsa nulla venga rifiutata o Convenzionalmente uno studio deve avere una potenza di 0,8 per essere accettabile, ovvero uno studio che ha meno dell'80% di probabilità di rilevare. un'ipotesi falso nulla è inaccettabile.