Errores tipo I y tipo II

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Errores tipo I y tipo II:
En pruebas de hipótesis estadísticas, se pueden cometer dos tipos de errores: el error tipo I y el error tipo II.
Resumen:
Error tipo I: También conocido como falso positivo, ocurre cuando se rechaza incorrectamente una hipótesis nula verdadera. Es decir, se concluye que hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera. El nivel de significancia (α) controla la probabilidad de cometer un error tipo I.
Error tipo II: También conocido como falso negativo, ocurre cuando se acepta incorrectamente una hipótesis nula falsa. Es decir, se concluye que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. La potencia de la prueba (1 - β) está relacionada con la probabilidad de cometer un error tipo II.
Ejemplo: En un estudio clínico sobre un nuevo tratamiento para una enfermedad, el error tipo I sería rechazar incorrectamente la afirmación de que el tratamiento no es efectivo, cuando en realidad no hay evidencia suficiente para afirmar que es efectivo. 
El error tipo II sería aceptar incorrectamente la afirmación de que el tratamiento es efectivo, cuando en realidad hay suficiente evidencia para rechazarla.