Định nghĩa
Sai lầm loại 1 (còn gọi là dương tính giả hoặc sai lầm alpha) xảy ra khi bạn bác bỏ giả thuyết không thực sự đúng. Bạn kết luận có hiệu ứng hoặc sự khác biệt khi thực sự không có.
Nó xảy ra như thế nào
Ngay cả với dữ liệu tốt và quy trình đúng, ngẫu nhiên có thể tạo ra kết quả trông có vẻ ý nghĩa. Mức ý nghĩa (alpha) là xác suất tối đa của việc mắc sai lầm này mà bạn sẵn sàng chấp nhận.
Một công ty thực phẩm kiểm tra xem công thức mới có ngon hơn bản gốc hay không.
Thực tế, khách hàng không có sự yêu thích nào. Nhưng do ngẫu nhiên, mẫu kiểm tra hơi thích công thức mới, cho p = 0,04.
Công ty kết luận công thức mới tốt hơn và ra mắt nó. Đây là sai lầm loại 1 - họ "tìm thấy" sự khác biệt thực sự không tồn tại.
Tại sao điều này quan trọng
Sai lầm loại 1 dẫn đến phát hiện sai, lãng phí nguồn lực và quyết định sai. Trong y học, sai lầm loại 1 có thể có nghĩa là phê duyệt thuốc thực sự không hoạt động. Trong kinh doanh, nó có thể có nghĩa là đầu tư vào chiến lược dựa trên kết quả ngẫu nhiên.
Mức ý nghĩa 0,05 có nghĩa là bạn chấp nhận 5% cơ hội sai lầm loại 1 trên mỗi kiểm định. Khi thực hiện nhiều kiểm định, các cơ hội này tích lũy. Nếu bạn kiểm tra 20 thứ, bạn kỳ vọng khoảng một dương tính giả ngay cả khi không có gì thực. Đây là lý do tại sao các điều chỉnh cho so sánh nhiều lần (như Bonferroni) tồn tại.
Sai lầm loại 1 có nghĩa là tìm thấy hiệu ứng không tồn tại. Mức ý nghĩa kiểm soát nguy cơ này, nhưng kiểm định nhiều lần có thể làm tăng nó. Luôn xem xét lặp lại kết quả.