第一類錯誤

定義

第一類錯誤是一個統計學概念，指的是對一個正確的零假設進行錯誤拒絕的情況。簡單來説，第一類錯誤就是一個虛假的陽性結果。

起源

第一類錯誤的概念源於統計學中的假設檢驗理論。假設檢驗是由統計學家羅納德·費舍爾（Ronald Fisher）在 20 世紀初期發展起來的，用於判斷數據是否支持某一假設。

類別和特徵

第一類錯誤通常與顯著性水平（α）相關聯，顯著性水平是研究者願意接受的第一類錯誤的概率。常見的顯著性水平有 0.05、0.01 等。第一類錯誤的特徵是它不可避免，因為任何統計測試都有可能在隨機樣本中出現誤差。

案例研究

在藥物試驗中，假設某藥物對疾病無效（零假設），但試驗結果顯示藥物有效，這就是第一類錯誤。另一個例子是，在質量控制中，假設某產品批次合格（零假設），但檢測結果顯示不合格，這也是第一類錯誤。

常見問題

投資者可能會誤解第一類錯誤為測試的失敗，而實際上它是統計測試中固有的風險。常見的誤解是認為可以完全消除第一類錯誤，但實際上只能通過調整顯著性水平來控制其發生概率。