Errore di tipo I e di tipo II

In inferenza statistica, l’errore di tipo I è la probabilità di rifiutare un’ipotesi nulla quando essa è vera. Viceversa, l’errore di tipo II consiste nell’accettare l’ipotesi nulla quando essa in realtà è falsa (definizione).

Nell’analisi statistica inferenziale, infatti, si parte da un’ipotesi sulla distribuzione dei dati nella popolazione, o nelle popolazioni oggetto di indagine. Tale ipotesi viene detta ipotesi nulla, e contro di essa si formula un’ipotesi alternativa. I test di inferenza statistica servono per decidere se scartare l’ipotesi nulla e accettare l’ipotesi alternativa, oppure il viceversa. Poiché la decisione avviene in condizioni di incertezza, sono possibili degli errori. Le probabilità di commettere un errore del I o del II tipo vanno esaminate congiuntamente: con quella del I tipo si valuta il rischio di “abbandonare il noto per l’ignoto”, quando è il noto a essere nel vero; con quella del II tipo si valuta il rischio di non accettare l’ignoto preferendo il noto, quando invece è l’ignoto a essere nel vero (approfondimento).

Fonti: Marbach G., “Le ricerche di mercato”, UTET, Torino, 2000; “Ricerche per il marketing”, UTET Giuridica, Torino, 2013; “Le ricerche di mercato negli anni della discontinuità”, UTET Giuridica, Torino, 2014.