8.3 ERRORES TIPO 1 y 2

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  • เผยแพร่เมื่อ 2 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 45

  • @jlurimartin4848
    @jlurimartin4848 2 ปีที่แล้ว +12

    He estado viniendo a este video todo el semestre cuando necesitaba recordar los tipos de errores y hoy va a ser la última vez porque mañana es el examen extraordinario, apruebe o suspenda gracias por explicarlo tan bien. Un saludo

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  2 ปีที่แล้ว

      Espero que haya resultado útil la explicación y éxitos con el resultado del examen!

    • @jlurimartin4848
      @jlurimartin4848 2 ปีที่แล้ว +8

      @@juanmanuelalonso5108 saqué un 6,5 y cayó en un apartado lo del error, muchas gracias!! Probablemente el próximo curso este aquí para estadística II jejejej
      Buen verano!!

    • @yolandavelasco7169
      @yolandavelasco7169 ปีที่แล้ว +2

      @@jlurimartin4848 Qué bueno que pasaste !:)

  • @juanchoprofe618
    @juanchoprofe618 ปีที่แล้ว +3

    Gracias Juan, esta explicación es sencilla y brillante. Que Jehova te siga dando sabiduria para ayudar

  • @mdesanrui
    @mdesanrui ปีที่แล้ว +1

    Gracias! Entendí algo con tu video que llevo como 5 horas intentando entender estudiando. Mil gracias

  • @Minuanmaverik
    @Minuanmaverik ปีที่แล้ว +1

    como me hacía falta este video

  • @leandrov221
    @leandrov221 ปีที่แล้ว +1

    Messirvio loco, muchas gracias

  • @gastongaona393
    @gastongaona393 3 ปีที่แล้ว +3

    Muy buen video. Buena relación con el "trade off"

  • @carearayam
    @carearayam 3 ปีที่แล้ว +2

    La verdad sea dicha, este video es una joyita :)

  • @gabrielcornejo2206
    @gabrielcornejo2206 ปีที่แล้ว +1

    Gracias por el video, me quedó muy clara la explicación

  • @julietastipanicic3615
    @julietastipanicic3615 2 ปีที่แล้ว +1

    Hola, muy buen video.👏👏 Te hago una consulta sobre error beta, el valor que toma esta comprendido entre 0 y 1 . Y el investigador fija de antemano este valor? Y nose si entendí bien a partir de la lectura que hice, pero cuanto mas cercano a 0 se fije ese valor, tendrías menor riesgo de que la hipótesis nula sea falsa?
    Y una duda mas, tanto para calcular el error alfa como beta , están descriptos modelos matemáticos no?
    Muchas gracias, saludos !

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  2 ปีที่แล้ว +1

      Julieta. Gracias por tu comentario. Exacto, el valor de Beta es una probabilidad que va entre 0 y 1. El error Beta se define de antemano, habitualmente se utiliza 0,2 de Beta, por ende una potencia del test (1 - Beta) de 0,8. Pero no es algo fijo, es a criterio del investigador. Si el error Beta se acerca a 0 se reduce la probabilidad de no rechazar la hipótesis nula cuando esta no era cierta. En otras palabras, cada vez que no rechazo H0 puedo estar cometiendo error de tipo 2 (que esta no sea cierta). Si Beta se acerca a cero, la probabilidad de cometer ese error se me achica. Por último, el error alfa se define (5%, 10% o el valor que se defina). Beta se puede calcular pero siempre a partir de suponer un parámetro cierto. Voy a intentar en estas semanas subir un video para explicar cómo calcular Beta, algo que quedó por fuera de este video! Saludos.

    • @julietastipanicic3615
      @julietastipanicic3615 2 ปีที่แล้ว

      @@juanmanuelalonso5108 Perfecto! Muchisimas gracias por las aclaraciones, esperamos el video como calcular beta! 🙌Saludos

  • @melinanoemipaez820
    @melinanoemipaez820 3 ปีที่แล้ว

    Gracias me ayudaste muchísimo con la explicación

  • @williannunezbustamante8413
    @williannunezbustamante8413 ปีที่แล้ว +1

    cual es peor, el error tipo 1 o tipo 2??

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  ปีที่แล้ว +2

      Hola Willian, gracias por tu mensaje. No es que hay uno peor que el otro. Nunca pueden ocurrir los dos errores al mismo tiempo. Es decir, si vos rechazas la Hipótesis Nula, estás expuesto al error de tipo 1. Por el contrario, si no rechazás la Hipótesis Nula, estás expuesto al error de tipo 2.

    • @williannunezbustamante8413
      @williannunezbustamante8413 ปีที่แล้ว

      @@juanmanuelalonso5108 Muchas gracias, bendiciones

    • @andresfelipegonzalezperez8106
      @andresfelipegonzalezperez8106 11 วันที่ผ่านมา

      el error tipo 1, especialmente en el ámbito de la medicina, porque puedes concluir que un medicamento o terapéutica tiene beneficios cuando en realidad no es así, mientras que si un tratamiento es beneficioso y tú concluyes lo contrario (error 2 o beta) no vas a dañar a nadie

  • @lauraromeroalhambra4026
    @lauraromeroalhambra4026 4 ปีที่แล้ว +1

    muy buen vídeo, gracias!!

  • @entrejuegosaprendemosruizt1054
    @entrejuegosaprendemosruizt1054 ปีที่แล้ว +1

    ok todos entienden menos yo

  • @elizabethqueen5731
    @elizabethqueen5731 2 ปีที่แล้ว

    buena explicación gracias

  • @elrojo1796
    @elrojo1796 3 ปีที่แล้ว +1

    uff me salvaste encontre la respuesta

  • @victortorres5691
    @victortorres5691 2 ปีที่แล้ว +1

    hola juan me gustaria poder descargar ejercicios de estadistica para tipo de errores , gracias.

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  2 ปีที่แล้ว

      Hola Víctor. Al ser un tema teórico no hay muchos ejercicios disponibles sobre este tema. Te recomiendo que explores en manuales como el de 1-Hildebrand, 2-Wonnacot & Wonnacot, 3-Newbold o 4-Canavos.

    • @victortorres5691
      @victortorres5691 2 ปีที่แล้ว

      @@juanmanuelalonso5108 Gracias profe !!!

  • @paulyyaesta4701
    @paulyyaesta4701 6 หลายเดือนก่อน

    Muy top

  • @franruiz3180
    @franruiz3180 2 ปีที่แล้ว

    buenísimo!!

  • @redoxfusion5477
    @redoxfusion5477 3 ปีที่แล้ว +1

    Amigo buenas tardes, estoy viendo que hablas de apuntes teóricos y de un pw, los anduve buscando por tu canal pero no los encontré, seria posible que me los proporcionaras? Por cierto, muy buena explicación, mi profe no acabo con los temas y tenemos finales la próxima semana, me has ayudado bastante.

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  3 ปีที่แล้ว

      Hola! No hay problema en compartirte el material, de que tema en particular necesitas? Y si podes pasarme un mail para enviártelo!

  • @michaelrodriguez9236
    @michaelrodriguez9236 2 ปีที่แล้ว

    Si se sumarán los dos tipos de errores que pasaría ?

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  2 ปีที่แล้ว

      Los errores no se suman. El error de tipo 1 (alfa) es al que estás expuesto si rechazas la hipótesis nula. El error de tipo 2 (beta) es al que estás expuesto si no rechazas la hipótesis nula. Ambos intervienen principalmente cuando se calcula un tamaño de muestra! Gracias por escribir 😃

  • @lilirojas9203
    @lilirojas9203 3 ปีที่แล้ว

    La neta buena explicación y me pregunto si tendras videos de diseños de experimentos?

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  3 ปีที่แล้ว

      No tengo un video sobre Diseño de experimentos. Pero recomiendo mucho un libro llamado Field Experiments de Gerber and Green. Es muy claro! Gracias por tu comentario!

  • @nathaliaa.ortegag.376
    @nathaliaa.ortegag.376 3 ปีที่แล้ว +1

    Graciaas!

  • @_cloms
    @_cloms 2 ปีที่แล้ว

    entiendo lo que decís, pero no entiendo como se aplicaría a una situación real o como se interpreta cada cosa

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  2 ปีที่แล้ว +2

      Cualquier situación real de decisión en estadística aparece este tema. Ejemplo: si rechazas una hipótesis nula (es decir, un resultado da con diferencias significativas) podés estar cometiendo error de tipo 1 (alfa). Por el contrario, si no rechazás una hipótesis nula (por ejemplo, no encontras diferencias significativas entre dos resultados) podés estar cometiendo error de tipo 2 (beta). Voy a tratar de subir un nuevo ejemplo práctico con este tema las próximas semanas

  • @santideb1871
    @santideb1871 3 ปีที่แล้ว

    a qué se lo llama falso positivo??

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  3 ปีที่แล้ว

      Falso positivo es lo mismo que error de tipo 1 (alfa). Es decir, cuando rechazás la hipótesis nula pero esta es cierta. El concepto de "falso positivo" lo podés pensar como si fuese un test clínico que marca la "presencia" de algo cuando en realidad está "ausente".

  • @martin7719
    @martin7719 3 ปีที่แล้ว

    No se entiende NADA🤦‍♂️

    • @juanmanuelalonso5108
      @juanmanuelalonso5108  3 ปีที่แล้ว +1

      Si el video no ayudó a entender, te recomiendo los manuales introductorios de Wonnacott & Wonnacott o el de Hildebrand. Son dos clásicos y explican muy bien este tema.

    • @martin7719
      @martin7719 3 ปีที่แล้ว +1

      @@juanmanuelalonso5108 muchas gracias👍