{"id":5519,"date":"2022-03-15T07:16:42","date_gmt":"2022-03-15T07:16:42","guid":{"rendered":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/type-1-error\/"},"modified":"2025-08-28T11:26:11","modified_gmt":"2025-08-28T11:26:11","slug":"erro-do-tipo-i","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/br\/erro-do-tipo-i\/","title":{"rendered":"Erro do tipo I"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 erro do tipo I?<\/h2>\n\n\n\n<p>Imagine uma situa\u00e7\u00e3o em que uma empresa de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico deseja aumentar suas vendas atuais. Para isso, \u00e9 criada a hip\u00f3tese de que, ao <a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/ecommerce-product-page-design\/\">otimizar o design da p\u00e1gina do produto<\/a>, a taxa de checkout tende a melhorar, o que resultaria em um maior n\u00famero de compras.<\/p>\n\n\n\n<p>Para validar essa hip\u00f3tese, <a href=\"https:\/\/vwo.com\/br\/testing\/ab-testing\/\">a empresa realiza um teste A\/B com dois designs<\/a> e monitora a taxa de cliques no bot\u00e3o de checkout. De acordo com a abordagem de teste de hip\u00f3tese do teste A\/B, depois de executar o experimento por um determinado per\u00edodo, se ele declarar um resultado com signific\u00e2ncia estat\u00edstica a favor do novo design da p\u00e1gina do produto, a nova hip\u00f3tese ser\u00e1 considerada verdadeira.<\/p>\n\n\n\n<p>Mas suponha que os resultados do teste estejam errados e que n\u00e3o haja nenhuma diferen\u00e7a entre os dois designs. Neste caso, o teste cometeu um falso positivo ou erro do tipo I. Se um <a href=\"https:\/\/vwo.com\/br\/testing\/multivariate-testing\/\">teste multivariado<\/a> ou A\/B declara um resultado com signific\u00e2ncia estat\u00edstica quando, na realidade, n\u00e3o existe diferen\u00e7a no desempenho das varia\u00e7\u00f5es que est\u00e3o sendo testadas, h\u00e1 um erro do tipo I.<\/p>\n\n\n\n<p>Em termos cient\u00edficos, durante o processo de teste da hip\u00f3tese, se uma hip\u00f3tese nula (que representa nenhum efeito) \u00e9 rejeitada, mesmo quando ela est\u00e1 correta e n\u00e3o deva ser rejeitada pelo teste, ocorre o chamado erro do tipo I ou falso positivo. Uma hip\u00f3tese nula \u00e9 definida antes do in\u00edcio de um teste A\/B ou multivariado, o que indica que n\u00e3o h\u00e1 diferen\u00e7a entre as varia\u00e7\u00f5es testadas.<\/p>\n\n\n\n<p>Em termos mais formais, em um teste A\/B, se duas varia\u00e7\u00f5es forem semelhantes e n\u00e3o afetarem a m\u00e9trica que est\u00e1 sendo testada de formas distintas, poder\u00e1 ocorrer um erro se a hip\u00f3tese nula for rejeitada ap\u00f3s a conclus\u00e3o do teste. Neste caso, se for determinado que h\u00e1 uma diferen\u00e7a estat\u00edstica entre as varia\u00e7\u00f5es, haver\u00e1 um erro do tipo I.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por que \u00e9 importante entender os erros do tipo I?<\/h2>\n\n\n\n<p>Imagine que, depois de executar um teste A\/B, voc\u00ea chegue \u00e0 conclus\u00e3o incorreta de que a varia\u00e7\u00e3o B \u00e9 a vencedora e a implemente para que seja exibida a todos os usu\u00e1rios. Esse tipo de conclus\u00e3o equivocada pode ser prejudicial para a taxa de convers\u00e3o de uma empresa e resultar na perda de receitas. Portanto, sempre que executar um teste A\/B, \u00e9 fundamental <a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/errors-in-ab-testing\/\">compreender os erros do tipo I<\/a> para:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Estimar os riscos se houver uma conclus\u00e3o incorreta<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/vwo.com\/br\/testing\/\">Realizar experimentos<\/a> de forma cientificamente disciplinada<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que causa um erro do tipo I?<\/h2>\n\n\n\n<p>Ao realizar um teste estat\u00edstico, sempre h\u00e1 a possibilidade de ocorrer um erro do tipo I, pois as estimativas s\u00e3o feitas com base em uma amostra limitada de dados. Um teste estat\u00edstico n\u00e3o promete apresentar as decis\u00f5es corretas todas as vezes, mas tende a oferecer as melhores op\u00e7\u00f5es na maioria delas. Por isso, uma metodologia de teste deve ser avaliada com base em sua capacidade de restringir os erros a um determinado limite.<br>Os erros do tipo I s\u00e3o causados por dois motivos principais:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aleatoriedade: em um teste de hip\u00f3tese, o analista usa apenas uma pequena parte da popula\u00e7\u00e3o dos dados para fazer estimativas. Portanto, existe a possibilidade de que, em determinados casos, as amostras coletadas n\u00e3o representem a popula\u00e7\u00e3o real, levando a conclus\u00f5es incorretas.<\/li>\n\n\n\n<li>Conclus\u00e3o antecipada de um teste: no m\u00e9todo frequentista, espera-se que o teste de hip\u00f3tese seja realizado ap\u00f3s a coleta do <a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/how-to-calculate-ab-test-sample-size\/\">tamanho desejado da amostra<\/a> necess\u00e1ria para o estudo. Entretanto, em muitas ocasi\u00f5es, os testes s\u00e3o encerrados assim que o valor-p fica abaixo do limite definido. Isso leva a uma taxa elevada de falsos positivos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica da taxa de erro do tipo I<\/h2>\n\n\n\n<p>Veja abaixo a representa\u00e7\u00e3o de um modelo de hip\u00f3tese nula e de um modelo de hip\u00f3tese alternativa.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>O modelo nulo representa as probabilidades de obter todos os resultados poss\u00edveis se o estudo fosse repetido com novas amostras e a hip\u00f3tese nula fosse verdadeira na popula\u00e7\u00e3o.<\/li>\n\n\n\n<li>O modelo alternativo representa as probabilidades de obter todos os resultados poss\u00edveis se o estudo fosse repetido com novas amostras e a hip\u00f3tese alternativa fosse verdadeira na popula\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"233\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/18\/2022\/03\/Type-of-error.png\" alt=\"Type Of Error\" class=\"wp-image-630\" srcset=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/18\/2022\/03\/Type-of-error.png 512w, https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/18\/2022\/03\/Type-of-error.png?tr=w-375 375w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>A \u00e1rea sombreada \u00e9 chamada de regi\u00e3o cr\u00edtica. Se os seus resultados estiverem na regi\u00e3o cr\u00edtica vermelha dessa curva, eles ser\u00e3o considerados estatisticamente significativos e a hip\u00f3tese nula ser\u00e1 rejeitada. Entretanto, essa \u00e9 uma conclus\u00e3o falsa positiva, pois a hip\u00f3tese nula \u00e9 de fato verdadeira nesses casos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">A compensa\u00e7\u00e3o entre os erros do tipo I e do tipo II<\/h2>\n\n\n\n<p>Em estat\u00edstica, as taxas de erro do tipo I e do tipo II afetam uma \u00e0 outra. Os erros do tipo I dependem do n\u00edvel de signific\u00e2ncia estat\u00edstica que afeta o poder estat\u00edstico de um teste. O poder estat\u00edstico \u00e9 inversamente relacionado \u00e0 taxa de erro do tipo II.<\/p>\n\n\n\n<p>Isso significa que h\u00e1 uma compensa\u00e7\u00e3o entre os erros do tipo I e do tipo II:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Um n\u00edvel de signific\u00e2ncia baixo diminui o risco de erro do tipo I, mas aumenta o risco de erro do tipo II.<\/li>\n\n\n\n<li>Um teste com poder elevado pode ter um risco menor de erro do tipo II, mas apresentar um risco alto de erro do tipo I.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Os erros do tipo I e do tipo II ocorrem quando as distribui\u00e7\u00f5es das duas hip\u00f3teses se sobrep\u00f5em. A \u00e1rea sombreada em vermelho representa alfa, a taxa de erro do tipo I, e a \u00e1rea sombreada em azul representa beta, a taxa de erro do tipo II.<\/p>\n\n\n\n<p>Portanto, ao definir a taxa de erro do Tipo I, voc\u00ea tamb\u00e9m influencia indiretamente o tamanho da taxa de erro do Tipo II.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Como controlar os erros do tipo I?<\/h2>\n\n\n\n<p>A chance de cometer esse erro est\u00e1 relacionada ao n\u00edvel de signific\u00e2ncia (alfa ou \u03b1) que voc\u00ea define.<\/p>\n\n\n\n<p>Esse valor, estabelecido no in\u00edcio do estudo, avalia a probabilidade estat\u00edstica de obten\u00e7\u00e3o dos resultados (valor-p). O termo \u201cvalor-p\u201d \u00e9 usado principalmente na abordagem estat\u00edstica frequentista.<\/p>\n\n\n\n<p>De acordo com a literatura acad\u00eamica, o n\u00edvel de signific\u00e2ncia costuma ser definido como 0,05 ou 5%. Isso significa que, a cada 100 testes em que as varia\u00e7\u00f5es s\u00e3o as mesmas, cinco deles devem informar que as varia\u00e7\u00f5es s\u00e3o estatisticamente diferentes. Se o valor-p obtido em seu teste for menor do que o n\u00edvel de signific\u00e2ncia definido, haver\u00e1 uma sinaliza\u00e7\u00e3o de que a diferen\u00e7a \u00e9 estatisticamente significativa e consistente com a hip\u00f3tese alternativa. Por outro lado, a diferen\u00e7a n\u00e3o ser\u00e1 estatisticamente significativa se o valor-p for maior do que o n\u00edvel de signific\u00e2ncia.<\/p>\n\n\n\n<p>Para reduzir a probabilidade de ocorr\u00eancia do erro do tipo I, basta definir um n\u00edvel de signific\u00e2ncia mais baixo e executar os experimentos por mais tempo para coletar mais dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Na VWO, usamos a probabilidade de ser a melhor (PBB) e a perda potencial absoluta (PL) como m\u00e9tricas de tomada de decis\u00e3o para determinar uma varia\u00e7\u00e3o vencedora. O uso da m\u00e9trica PL combinada com PBB garante que, mesmo que ocorra um erro do tipo I, o impacto geral causado pela decis\u00e3o equivocada seja toler\u00e1vel para a empresa.<\/p>\n\n\n\n<p>Para saber mais sobre como a VWO ajuda voc\u00ea a reduzir o n\u00famero de erros, <a href=\"#free-trial\">fa\u00e7a um teste gr\u00e1tis<\/a> ou <a href=\"#request-demo\">solicite uma demonstra\u00e7\u00e3o<\/a> com um de nossos especialistas em otimiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Em um teste A\/B, se duas varia\u00e7\u00f5es forem semelhantes e n\u00e3o afetarem a m\u00e9trica que est\u00e1 sendo testada de formas distintas, poder\u00e1 ocorrer um erro se a hip\u00f3tese nula for rejeitada ap\u00f3s a conclus\u00e3o do teste. 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