“Affirming that gravity works in my kitchen” (Rai, 2007) es la frase que utilizan algunos editores y revisores para referirse a los trabajos de investigación en los que se testa una teoría bien conocida, a veces en un contexto distinto al original, pero en el que apenas pueden aventurarse diferencias con tal contexto. Este proceder –investigar lo que ya se sabe– es lo que algunos han denominado “error tipo III”.

Con este nombre se hace un guiño a los dos errores estadísticos más conocidos asociados al test de hipótesis: el error tipo I (α), aquel en el que se incurre cuando se rechaza una hipótesis nula que es verdadera (falso positivo), y el error tipo II (β), que se hace presente cuando no se rechaza una hipótesis nula que es falsa (falso negativo). El caso es que la terminología de “error tipo I” y “error tipo II” es tan ampliamente utilizada que, por analogía, y para dar continuidad a la secuencia, han comenzado a denominarse otros tipos de errores como “error tipo III” o “error tipo IV”.

Conceptualmente se han formulado muchos errores tipo III (por ejemplo, Mosteller caracteriza este tipo de error como “rechazar correctamente la hipótesis nula por una razón equivocada”; Kimball indica que es el “error que se comete al dar la respuesta correcta al problema equivocado”), pero ninguno de estos ha conseguido apropiarse de la denominación. En este comentario, siguiendo la propuesta de Rai (2007), nos referimos al error tipo III como aquel que se produce al “resolver la cuestión errónea usando el método correcto”.

Este tipo de error está relacionado con una equivocada elección del problema de investigación. El problema de investigación, además de ser de interés y mostrar prevalencia sobre cuestiones puntuales, debe suponer un significativo avance científico. Es decir, idealmente ha de plantearse como cuestión de investigación aquella o aquellas que no pueden ser resueltas aplicando el conocimiento actual, ya que la creación de nuevo conocimiento es un elemento consustancial a la aportación científica. Cuando se estudia una cuestión cuya respuesta ya se sabe (o se sabe con alta probabilidad), no se crea valor (Rai, 2007). El investigador, entonces, incurre en el denominado error tipo III. Ha podido esforzarse mucho y trabajar con rigor, pero, como Mitroff y Silvers (2010) observan, una respuesta parcial o imprecisa a la cuestión adecuada puede suponer un avance científico significativo, mientras que investigar lo ya conocido supone detraer recursos escasos de temas más perentorios, lo que acabará frustrando al investigador y defraudando a la sociedad. Debemos, por tanto, esforzarnos en evitar este tipo de error.

Por cierto, arrancaba con una cita, y cierro con otra (aunque sin referencia). Dice un compañero que este tipo de error debería denominarse “error tipo 0”. Creo que no hace falta explicar por qué.

 

Referencias:

Mitroff, I. I. y Silvers, A. (2010). Dirty rotten strategies: How we trick ourselves and others into solving the wrong problems precisely. Stanford University Press.

Rai, A. (2017). Editor’s Comments Avoiding Type III Errors: Formulating IS Research Problems that Matter. MIS Quarterly, Vol. 41, No. pp. iii-viii.