Definicja
Błąd I rodzaju (zwany też fałszywym wynikiem pozytywnym lub błędem alfa) występuje, gdy odrzucasz hipotezę zerową, która w rzeczywistości jest prawdziwa. Wnioskujesz, że jest efekt lub różnica, gdy naprawdę nie istnieje.
Jak do niego dochodzi
Nawet przy dobrych danych i poprawnych procedurach, losowy przypadek może dać wyniki wyglądające na istotne. Poziom istotności (alfa) to maksymalne prawdopodobieństwo popełnienia tego błędu, które jesteś skłonny zaakceptować.
Firma spożywcza testuje, czy nowy przepis smakuje lepiej niż oryginalny.
W rzeczywistości klienci nie mają preferencji. Ale przypadkiem próba testowa lekko faworyzuje nowy przepis, dając p = 0,04.
Firma stwierdza, że nowy przepis jest lepszy i wprowadza go na rynek. To błąd I rodzaju - "znaleźli" różnicę, która faktycznie nie istnieje.
Dlaczego to ważne
Błędy I rodzaju prowadzą do fałszywych odkryć, zmarnowanych zasobów i błędnych decyzji. W medycynie błąd I rodzaju może oznaczać zatwierdzenie leku, który naprawdę nie działa. W biznesie może oznaczać inwestowanie w strategię opartą na przypadkowym wyniku.
Poziom istotności 0,05 oznacza akceptowanie 5% szansy błędu I rodzaju przy każdym teście. Przy wielu testach te szanse się kumulują. Jeśli testujesz 20 rzeczy, oczekujesz około jednego fałszywego wyniku pozytywnego, nawet jeśli nic nie jest prawdziwe. Dlatego istnieją korekty na wielokrotne porównania (jak Bonferroni).
Błąd I rodzaju oznacza znalezienie efektu, którego nie ma. Poziom istotności kontroluje to ryzyko, ale wielokrotne testowanie może je zawyżyć. Zawsze rozważaj replikację.