Discussão:Erro do tipo I
Adicionar tópicoQual foi a ideia de redirecionarem Falso positivo para esta página? Quem o fez por acaso sabe o que é verdadeiramente um Falso positivo? Falso positivo pode existir em estatística, informática, em medicina e nas três disciplinas tem significados diferentes. Eu necessito da página Falso positivo para ter o link correto no artigo Ecodoppler venoso dos membros inferiores e em outros exames. Já pedi a um administrador há muito mais de um mês sem resposta (aliás, com a resposta de que não ficou em esquecimento), voltei a pedir a outro para libertar a página Falso positivo (sem resposta) e pedi ontem a quem fez o redirecionamento. Será assim tão difícil? Eu não posso desfazer o redirecionamento, aliás não sei como e não ouso fazer isso contra alguém que tomou essa atitude Nini Como? 13h36min de 18 de janeiro de 2013 (UTC)
- Nini00, em qualquer discussão é preciso partir de um terreno comum. A forma mais simples de o fazer é presumir boa fé e manter a calma. Agora, em relação ao tema. Um erro do tipo I ou falso positivo ocorre em qualquer teste seja ele médico ou outro. A grande maioria dos testes não são perfeitos, têm uma sensibilidade e especificidade e por isso há uma determinada percentagem de falso positivos e falsos negativos. A Nini00 diz que o significado de falso positivo é diferente em medicina do que o sentido mais geral que está dado nesta página. Mas não ficou claro qual é essa diferença, pelo menos para mim. Se puder elaborar, inclusive citando alguma referência, ajudaria na discussão. Obrigado, GoEThe (discussão) 11h15min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- Olá GoEThe. Talvez esteja enganado, mas não tem problema. Já criei a página Falso positivo (medicina) que deverá passar para Falso positivo se esta página for libertada. Este Falso positivo não tem nada a ver com a estatística e erro do tipo I é exclusivamente estatístico e pressupõe a a criação prévia da significância, por exemplo 5%. Pode comparar as duas páginas para ver do que eu estou a falar. E pode consultar outras WP. Não precisa dizer para eu ter calma pois estou perfeitamente calma, aliás mais do que calma. Já estou indiferente (o que é mau). Também nunca pressupus má fé da parte dos outros. Um abraço Nini ✉ 11h38min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
PS: Ao contrário da página erro do tipo I, a do Falso positivo (medicina) tem uma referência que pode consultar. Nini ✉ 11h42min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- Olá, Nini00. Se reparar nesta tabela: [1] reparará na semelhança com a tabela presente na página que me indicou. Neste momento, acho que este artigo está demasiado técnico e necessita desesperadamente de referências, que tentarei arranjar o mais rápido possível (o que para o meu ritmo, normalmente pode querer dizer entre um dia e semanas). Por isso, e entretanto, vou colocar uma predefinição no topo deste artigo, indicando a existência do outro. Para referência futura, é possível escrever um artigo por cima de um redireccionamento. Por exemplo, se for a Falso positivo, ele redirecciona para Erro do tipo I, mas em cima perto do título encontrará o texto (Redirecionado de Falso positivo). Se carregar no título a azul, será levada a página do redireccionamento que poderá editar normalmente. GoEThe (discussão) 12h28min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- GoEThe, a grande diferença é a seguinte: erro do tipo I presupõe que estamos a fazer uma análise estatística para a qual foi decidido que a significância seria por exemplo de 5%. Quando fazemos por exemplo um exame de ecografia e muito mais frequentemente em ecodoppler podemos afirmar que existe uma patologia quando não há. É um falso positivo, uma imagem que nos induziu em erro. Se verificar na página ecodoppler venoso dos membros inferiores eu dou vários exemplos de falso positivo e de falso negativo. Falso positivo é uma desambiguação pois o significado é diferente consoante estamos a falar de estatística, informática, medicina. Outro exemplo: Quando o seu programa antivírus diz que um ficheiro .exe é um vírus isto é um falso positivo. Acontecia muito frequentemente. Talvez menos agora pois esses programas estão cada vez mais aperfeiçoados. Outro exemplo, no caso de uma análise de açúcar no sangue ou colesterol pode haver falsos positivos por má calibração do aparelho ou porque o reagente esteve exposto a um aumento de temperatura. Não se trata de uma análise estatística. Não determinámos qual o grau de significância. Só passa a ser erro do tipo I quando estudamos uma população de exames nesse laboratório, por exemplo uns 1000, definimos uma significância e fazemos o estudo estatístico. Então podemos dizer que no laboratório tal há x% de erros do tipo I. Espero conseguido explicitar a diferença. Nini ✉ 13h32min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- Só mais uma pergunta se eu escrever na página de redirecionamento não vai aparecer pois está redirecionado. Vou ter que anular o redirecionamento e eu não queria fazer isso para não entrar em guerra. Ou estarei errada? Nini ✉ 13h37min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- Pronto Falso positivo está editado, desfiz o redirecionamento. Espero não ter mais problemas. Obrigada Goethe pela ajuda. Foi preciosa. Nini ✉ 13h46min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- GoEThe, a grande diferença é a seguinte: erro do tipo I presupõe que estamos a fazer uma análise estatística para a qual foi decidido que a significância seria por exemplo de 5%. Quando fazemos por exemplo um exame de ecografia e muito mais frequentemente em ecodoppler podemos afirmar que existe uma patologia quando não há. É um falso positivo, uma imagem que nos induziu em erro. Se verificar na página ecodoppler venoso dos membros inferiores eu dou vários exemplos de falso positivo e de falso negativo. Falso positivo é uma desambiguação pois o significado é diferente consoante estamos a falar de estatística, informática, medicina. Outro exemplo: Quando o seu programa antivírus diz que um ficheiro .exe é um vírus isto é um falso positivo. Acontecia muito frequentemente. Talvez menos agora pois esses programas estão cada vez mais aperfeiçoados. Outro exemplo, no caso de uma análise de açúcar no sangue ou colesterol pode haver falsos positivos por má calibração do aparelho ou porque o reagente esteve exposto a um aumento de temperatura. Não se trata de uma análise estatística. Não determinámos qual o grau de significância. Só passa a ser erro do tipo I quando estudamos uma população de exames nesse laboratório, por exemplo uns 1000, definimos uma significância e fazemos o estudo estatístico. Então podemos dizer que no laboratório tal há x% de erros do tipo I. Espero conseguido explicitar a diferença. Nini ✉ 13h32min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- Continuo a achar que todos esses casos são apenas exemplos de erros do tipo I, um teste é feito e pode dar dois resultados: positivo (diagnóstico do paciente indica a doença X; anti-vírus indica a presença do vírus Y) ou negativo (diagnóstico do paciente indica que não tem a doença X; anti-vírus indica a presença do vírus Y); a realidade também pode ser uma de duas: (paciente tem ou não tem de facto doença X; computador está ou não está de facto infectado com o vírus Y). Quando a realidade não bate certo com o resultado do teste, temos erros que podem ser do tipo I (falso positivo) ou do tipo II (falso negativo). Os erros podem ser causados por erros do aparelho, erros humanos, ou por o teste não ser perfeito (quase 100% dos testes são imperfeitos). Assim, por exemplo, quando a uma grávida é testada a existência de anomalia cromossómica no feto, o resultado vem sempre com uma probabilidade associada (tem uma probabilidade de 1 em 20 000 ou 1 em 100 000 de ter essa anomalia), que é dependente da especificidade e sensibilidade do teste. Essas situações que falou (má calibração ou exposição a temperaturas mais altas) vão aumentar os erros do tipo I ou II do exame porque mudam a especificidade e sensibilidade do teste diagnóstico. Ou seja, embora só se possa determinar exactamente qual a % de erro com uma amostragem estatística, erros do tipo I e II são qualidades intrínsecas de testes que têm dois resultados. Esta página [2] indica que os dois são sinónimos no contexto de um exame de cancro, por exemplo. GoEThe (discussão) 14h41min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- Esta é melhor Goethe: [3] Citação: A Type I error is made when we decide that the data is representative of one population...Said otherwise, we make a Type I error when we reject the null hypothesis. O falso positivo aplica-se a 1 paciente, a 1 examinador muitas vezes por este ser ainda inexperiente e cair nas armadilhas do exame (ecodoppler por exemplo). Pena não termos por aqui alguém perito em estatística, para poder explicar melhor. Mas está bem assim. Em cada página fala da outra e das diferenças que existem. Eu vou lendo o assunto para o aprofundar melhor. Nini ✉ 14h56min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- Não sei como explicar melhor o que se passa. O erro de tipo I nos testes de que fala foi calculado préviamente em populações, testando a hipótese nula, e sabemos que esses testes estão sujeitos a um erro inerente ao próprio teste. O examinador pode além disso juntar um falso positivo ou negativo inerente a ele próprio. É deste falso positivo que falo. Um examinador diz que existe insuficiência da safena interna mas o que ele está a valorizar é o fluxo de uma colateral que drena na safena. Eu mostro numa foto aqui. Para todos os efeitos é erro médico mas chama-se em medicina falso positivo ou negativo. Nini ✉ 15h22min de 29 de janeiro de 2013 (UTC)
- Esse erro não se admite. Se se conhece a população, conhece-se os seus parâmetros, logo não é necessário inferência estatística e não há erros. E a frase é bem clara "the data is representative of one population", i.e., uma amostra. Ela pode parecer que está escrita de um modo um tanto estranho, mas isso tem a ver com pormenores - há amostras que não são representativas. JohnR (discussão) 03h58min de 5 de fevereiro de 2013 (UTC)