Uno studio randomizzato che confrontava l'efficacia di due farmaci ha mostrato una differenza tra i due (p<0,05). Supponiamo che in realtà, però, i due farmaci non differiscano. Questo è quindi un esempio di: -
Errore di tipo I
Errore di tipo II
1 - alfa
1-beta
ERRORI STATISTICI E VALORE P H0 rifiutato H0 non rifiutato Ipotesi nulla (H0) vera Ipotesi nulla (H0) falsa Errore di tipo I Nessun errore Nessun errore Errore di tipo II Errore di tipo I: L'ipotesi nulla è vera ma rifiutata. La probabilità dell'errore di tipo I è data dal "valore P". (probabilità di dichiarare una differenza significativa quando in realtà non è presente) Livello di significatività (alfa): è la massima probabilità tollerabile di errore di tipo I. L'alfa è fissato in anticipo: il valore p calcolato può essere inferiore, uguale o maggiore dell'alfa. Mantenere l'errore di tipo I al minimo (P<alfa); Quindi i risultati vengono dichiarati statisticamente significativi. Errore di tipo II: l'ipotesi nulla è falsa ma non rifiutata. (o accettato) La probabilità di errore di tipo II è data da beta. (probabilità di dichiarare una differenza non significativa quando effettivamente è presente) L'errore di tipo I è più grave dell'errore di tipo II.
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