domingo, 21 de abril de 2013

Falso positivo, falso negativo


Un falso positivo en el laboratorio es cuando una prueba, un test, un experimento te dice que existe lo que estás tratando de ver cuando no es verdad. Por ejemplo, vas a ver si las células están suicidándose, y el experimento te dice que si, cuando no existe suicidio alguno. El falso positivo es muy cabrón porque te lleva a considerar como buenos resultados que en realidad son falsos. Para evitar los falsos positivos se suele poner un control negativo. Es decir, en el experimento se añade un tubo con unas condiciones iguales a las del experimento en si, pero que sabemos que tendría que dar negativo. En el ejemplo del suicidio celular tendrían que ser células sanas. Si el pocillo o el tubo de ensayo con células sanas nos dice el experimento que se están suicidándose entonces es que el experimento está mal hecho. A veces el control negativo funciona, es decir, sale negativo en el experimento y aun así hay resultados que pueden ser falsos positivos. Para ello se suelen hacer los experimentos por triplicado, para comprobar que en momentos distintos, los resultados obtenidos son siempre los mismos.

En estadística a los falsos positivos se les llama error de tipo I. En ellos el investigador concluye que existe diferencias entre las hipótesis que está considerando cuando en realidad esa diferencia no existe.

El falso negativo es algo con lo que siempre se cuenta en el laboratorio, y es que la técnica que estás utilizando no detecta lo que quieres ver. Por ejemplo, quieres comprobar si una bacteria está infectando unas células. Si el test te dice que no, siempre piensas que posiblemente hayas hecho algo mal que hace que no detectes infección. Para evitar esto se suele poner un control positivo. El control positivo tiene que dar detección de la infección en las células. Si pones un control positivo y el experimento o test no lo detecta, la conclusión es que has realizado el experimento mal.

En estadística el falso negativo se le llama error de tipo II y en él, el investigador llega a la conclusión de que no ha podido ver una diferencia entre las hipótesis probadas cuando en realidad si que existe esa diferencia.

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