Uno studio randomizzato che ha confrontato l'efficacia di due farmaci ha mostrato una differenza tra i due con un valore p <0,005. In realtà però i due farmaci non differiscono. Questo quindi è un esempio di:
Errore di tipo I (errore alfa).
Errore di tipo II (errore Beta).
I-Alfa.
I-Beta.
La risposta è "a" ovvero errore di tipo I (errore alfa) Esistono due tipi di errore nelle statisticheErrore di tipo I (o alfa) viene rilevata una differenza statistica significativa ma in realtà non è vera. È solo per caso che una differenza statistica significativa viene trovato tra i gruppi, in realtà non c'è differenza. come nella domanda i due farmaci non differiscono ma lo studio randomizzato mostra una differenza.Tipo II per errore beta)quando uno studio non riesce a dimostrare una differenza statisticamente significativa, quando in realtà c'è in uno.es. L’aspirina non è in grado di prevenire l’IM. (questo si verifica a causa del numero ridotto di campioni)
Errors and P-Value