type I error

統計学におけるtype i errorは、実際には何も起きていないのに何か起きたと誤認してしまうエラーを指します。これは偽陽性とも呼ばれ、本来は維持されるべき帰無仮説を誤って棄却してしまう状態です。実社会では、健康な人に誤って病気であると診断されるケースなどがこれに該当します。

type ii errorとの対比

type i errorが偽陽性であるのに対し、type ii errorは偽陰性と呼ばれます。後者は、実際には効果や変化があるにもかかわらず、それを検出できずに何もなかったと結論付けてしまう誤りです。統計的な判断においては、一方の確率を下げようとするともう一方の確率が上がるというトレードオフの関係にあるため、研究の目的に応じてどちらのリスクをより重視するかが決定されます。

実務上の影響と有意水準

この誤りを制御するために設定されるのが有意水準です。例えば有意水準を０．０５に設定した場合、それはtype i errorを犯す確率を最大で５％まで許容することを意味します。厳格な科学的検証が求められる分野では、この水準をさらに低く設定し、誤って効果ありと判定してしまうリスクを最小限に抑える傾向があります。