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Tasa de error experimental versus tasa de error familiar: ¿cuál es la diferencia y por qué es importante?
El análisis de datos y las estadísticas son una parte indispensable de la investigación científica actual, especialmente en el proceso de prueba de hipótesis. Sin embargo, cuando los investigadores realizan múltiples pruebas de hipótesis, controlar la proporción de errores se vuelve particularmente importante. En este punto, debemos entender la diferencia entre la tasa de error experimental (EER) y la tasa de error familiar (FWER), y por qué debemos controlar una o ambas.
La tasa de error por familia es la probabilidad de cometer al menos un error tipo I al realizar un conjunto de pruebas de hipótesis.
El concepto de tasa de error por familia
El concepto de tasa de error por familia fue propuesto por el estadístico John Tukey en 1953. Está dirigido específicamente a un conjunto específico de pruebas, es decir, una "familia" de pruebas. En estadística, un error tipo I ocurre cuando se rechaza por error una hipótesis que en realidad es verdadera (es decir, nula). Esto significa que cuando se realizan múltiples pruebas, si alguna de ellas es incorrecta, el resultado general se verá afectado.
La tasa de error experimental describe la probabilidad de cometer al menos un error tipo I dentro de un experimento determinado.
La importancia de la tasa de error experimental
La tasa de error experimental, por su parte, se centra en las pruebas de todo el experimento, lo que incluye todas las pruebas realizadas en un experimento. Esta configuración significa que al analizar los resultados, si alguna prueba es falsa, se debe considerar cuidadosamente el resultado general. ¿Por qué es importante distinguir entre ambos?Comprender la diferencia entre estos dos conceptos es fundamental para interpretar correctamente los resultados de la investigación. Dado que FWER es un control de errores para un conjunto de pruebas de hipótesis y EER se centra más en la repetibilidad y confiabilidad de todo el experimento, esta distinción puede ayudar a los investigadores académicos a interpretar y reflexionar sobre los resultados de las pruebas de hipótesis con mayor precisión.
Estrategias para controlar las tasas de error
Existen varias formas de controlar estos índices de error, incluido el procedimiento de Bonferroni, el procedimiento de Šidák y otros.
Estos métodos están diseñados para reducir la posibilidad de error al realizar múltiples pruebas. Por ejemplo, el método Ferroni reduce la tasa de error general al distribuir el nivel de significancia entre las pruebas. El método Shidak proporciona un medio de control más poderoso pero ligeramente mejorado.
El impacto de las tasas de error experimental y por familia
Controlar la tasa de error a nivel familiar puede ser una prioridad en muchas situaciones, especialmente cuando los resultados del estudio pueden tener un impacto significativo en las decisiones clínicas o políticas. Por el contrario, las tasas de error experimentales se utilizan normalmente en métodos que requieren mayor diversidad y flexibilidad.
ConclusiónEn resumen, aunque tanto la tasa de error familiar como la tasa de error experimental tienen como objetivo evitar errores de tipo I cuando se realizan pruebas de hipótesis múltiples, sus escenarios aplicables y estrategias de control son diferentes. Comprender estas diferencias ayudará a los investigadores a tomar mejores decisiones al diseñar experimentos.
Entonces, ¿cómo se equilibra el equilibrio entre el control de la tasa de error a nivel de familia y la tasa de error experimental al diseñar experimentos y analizar datos?
