Definicion
Un error tipo 1 (tambien llamado falso positivo o error alfa) ocurre cuando rechazas una hipotesis nula que en realidad es verdadera. Concluyes que hay un efecto o diferencia cuando en realidad no existe.
Como ocurre
Incluso con buenos datos y procedimientos correctos, el azar aleatorio puede producir resultados que parecen significativos. El nivel de significancia (alfa) es la probabilidad maxima de cometer este error que estas dispuesto a aceptar.
Una empresa alimentaria prueba si una nueva receta sabe mejor que la original.
En realidad, los clientes no tienen preferencia. Pero por azar, la muestra de prueba favorece ligeramente la nueva receta, produciendo p = 0.04.
La empresa concluye que la nueva receta es mejor y la lanza. Este es un error tipo 1 - "encontraron" una diferencia que en realidad no existe.
Por que es importante
Los errores tipo 1 llevan a descubrimientos falsos, recursos desperdiciados y decisiones erroneas. En medicina, un error tipo 1 podria significar aprobar un medicamento que en realidad no funciona. En los negocios, podria significar invertir en una estrategia basada en un resultado casual.
El nivel de significancia de 0.05 significa que aceptas un 5% de probabilidad de un error tipo 1 en cada prueba. Cuando ejecutas muchas pruebas, estas probabilidades se acumulan. Si pruebas 20 cosas, esperas aproximadamente un falso positivo incluso si nada es real. Por eso existen las correcciones para comparaciones multiples (como Bonferroni).
Un error tipo 1 significa encontrar un efecto que no existe. El nivel de significancia controla este riesgo, pero las pruebas multiples pueden inflarlo. Siempre considera la replicacion.