{"id":5020,"date":"2022-07-13T08:49:59","date_gmt":"2022-07-13T08:49:59","guid":{"rendered":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/type-2-error\/"},"modified":"2025-07-15T07:00:34","modified_gmt":"2025-07-15T07:00:34","slug":"error-tipo-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/es\/error-tipo-2\/","title":{"rendered":"Error tipo II"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfQu\u00e9 es un error tipo II?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Supongamos que una empresa quiere aumentar el n\u00famero de usuarios que adoptan un nuevo producto. <\/p>\n\n\n\n

La empresa formula una hip\u00f3tesis para ofrecer una prueba gratuita que puede incentivar a los usuarios a probar el producto y evaluarlo seg\u00fan sus necesidades. Para validar esta hip\u00f3tesis, la empresa realiza un\u00a0test<\/em> A\/B\u00a0entre dos estrategias: ofrecer una prueba gratuita y no ofrecerla. Despu\u00e9s de ejecutar el experimento<\/a> durante un tiempo determinado, el resultado es\u00a0estad\u00edsticamente no significativo. Dado que el test<\/em> no ofrece evidencia s\u00f3lida a favor de la hip\u00f3tesis planteada, esta se rechaza y la empresa decide\u00a0no implementar la prueba gratuita.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Ahora bien, supongamos que en realidad el resultado fue err\u00f3neo y que ofrecer pruebas gratuitas s\u00ed aumentaba el n\u00famero de usuarios del producto. En ese caso, el test<\/em> habr\u00eda cometido un\u00a0falso negativo, tambi\u00e9n conocido como\u00a0error tipo II. Si una prueba A\/B o multivariante indica que no hay diferencia estad\u00edstica cuando en realidad s\u00ed la hay entre las variaciones, se comete un error tipo II.<\/p>\n\n\n\n

En t\u00e9rminos cient\u00edficos, durante el proceso de\u00a0test<\/em> de hip\u00f3tesis, se comete un\u00a0error tipo II\u00a0cuando el test<\/em>\u00a0no rechaza la hip\u00f3tesis nula\u00a0(que representa la ausencia de efecto o diferencia),\u00a0aunque esta sea falsa\u00a0y deber\u00eda haber sido rechazada. Una\u00a0hip\u00f3tesis nula\u00a0se define antes de iniciar un\u00a0test<\/em> A\/B\u00a0o una\u00a0prueba multivariante (MVT)\u00a0y representa que\u00a0no existe ninguna diferencia significativa entre las variaciones que se est\u00e1n probando.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPor qu\u00e9 es importante entender los errores tipo II?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Cada\u00a0error tipo II\u00a0representa una\u00a0oportunidad perdida para innovar\u00a0y, potencialmente, podr\u00eda haber generado un aumento en la\u00a0tasa de conversi\u00f3n\u00a0a largo plazo. Un n\u00famero elevado de errores tipo II puede hacer que se\u00a0descarten muchas ideas con potencial real, impidiendo el crecimiento del negocio.<\/p>\n\n\n\n

Causas de los errores tipo II<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Los errores tipo II est\u00e1n inversamente relacionados con la potencia estad\u00edstica de un test<\/em>. Una alta potencia estad\u00edstica implica una baja probabilidad de cometer un error tipo II. La potencia estad\u00edstica es la probabilidad de que un test<\/em> detecte una diferencia real en la tasa de conversi\u00f3n entre variaciones, si dicha diferencia existe. <\/p>\n\n\n\n

La potencia estad\u00edstica, junto con la\u00a0diferencia m\u00ednima significativa\u00a0que deseas detectar, determina el\u00a0tama\u00f1o de muestra necesario\u00a0para el test<\/em><\/a>. Cuanto mayor sea la potencia estad\u00edstica y menor sea el efecto que deseas detectar,\u00a0mayor ser\u00e1 la muestra requerida\u00a0y, por tanto,\u00a0m\u00e1s larga ser\u00e1 la duraci\u00f3n del test<\/em>.\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Un test<\/em> queda\u00a0infraalimentado\u00a0(underpowered<\/em>) si se detiene antes de alcanzar el tama\u00f1o de muestra necesario, lo que\u00a0incrementa la probabilidad de errores tipo II. Esto puede impedir detectar resultados verdaderamente positivos, incluso cuando hay diferencias sustanciales.<\/p>\n\n\n\n

En pruebas A\/B o\u00a0tests<\/em> multivariantes (MVT), existe un equilibrio entre la\u00a0precisi\u00f3n estad\u00edstica\u00a0y la\u00a0duraci\u00f3n del experimento. En funci\u00f3n de la diferencia en la tasa de conversi\u00f3n que sea estrat\u00e9gicamente relevante para tu negocio y del nivel de potencia deseado, puedes calcular el\u00a0tama\u00f1o de muestra m\u00e1s adecuado\u00a0para tu test.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Representaci\u00f3n gr\u00e1fica de los errores tipo II<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, se muestra una representaci\u00f3n visual de un modelo de\u00a0hip\u00f3tesis nula\u00a0frente a un modelo de\u00a0hip\u00f3tesis alternativa:<\/p>\n\n\n\n