Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 169

2. Valores pequeños de p, es decir p<0,01 o aun p<0,001 darían una confianza mayor
de que el resultado no fue por un error de muestreo.
5.4. ANALISIS DE LOS ERRORES TIPO I Y TIPO II
La mayoría de las investigaciones sociales, clínicas o epidemiológicas tienen como
objetivo contrastar hipótesis que plantean diferencias entre dos o más grupos o muestras.
Por ejemplo en estudios de evaluación de eficacia de medicamentos siempre existen dos
hipótesis. La hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1) la que se pretende
demostrar.
La Hipótesis Nula (H0), que es la que se pretende rechazar, sustenta que no hay
diferencias entre dos muestras, posiblemente porque han sido extraídas de la misma
población; por lo tanto, cualquier diferencia observada entre las muestras se considera
como un hecho casual o debido al azar, resultante únicamente del error de muestreo. Es
por tanto la afirmación a rechazar.
La Hipótesis Alterna tiva (H1) es la afirmación que se pretende demostrar.
En los estudios experimentales (ECA) y en los estudios observacionales analíticos existen
siempre dos hipótesis. La hipótesis nula (H0) que es la se pretende rechazar y la hipótesis
alternativa (H1) la que se pretende demostrar.
“H0: Los pacientes afectos de Enfermedad X tratados mediante el fármaco B no
presentan una mejoría clínica respecto a los tratados con placebo”. RR=1
“H1: Los pacientes afectos de Enfermedad X tratados mediante el fármaco B presentan
una mejoría clínica respecto a los tratados con placebo”. RR > 1
Habitualmente se acepta un error máximo de un 5%; por lo que se aceptará la H1 si se
tiene valores de p menores al 5% (valor p < 0,05).
Supongamos que ya se ha realizado el ECA, y con los datos obtenidos tras aplicar unas
pruebas estadísticas determinadas, encontramos unos resultados que indican que la
diferencia es estadísticamente significativa por lo que aceptamos la H1.
En este ejemplo, el fármaco B es más eficaz que el placebo en el tratamiento de la
Enfermedad X. No obstante, lo primero que hay que plantearse es si no podemos haber
llegado a una conclusión falsa, o sea que la hipótesis cierta sea la H0 y que por error se
haya aceptado la H1.
Desde el punto de vista teórico, al aceptar la Hipótesis Nula (H0) o la Hipótesis de Trabajo
(H1) se pueden cometer dos tipos de errores:

Si se acepta la H1 y esta decisión es correcta no existe error. El error tipo I o error
alfa se comete cuando se rechaza una hipótesis nula siendo verdadera. La
probabilidad de cometer este tipo de error sólo puede presentarse cuando rechaza
la hipótesis nula y varía de acuerdo al nivel de confianza que se imponga. Esto
puede suceder cuando el valor de p es cercano a 0,05, por ejemplo 0,049.
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