رفض فرضية العدم الصحيحة—اكتشاف كاذب.خطأ من النوع الأول، المعروف أيضًا بالإيجابية الكاذبة، يحدث عندما يرفض اختبار إحصائي فرضية العدم الصحيحة. بعبارة بسيطة، يعني الاستنتاج بوجود تأثير أو اختلاف في حين أنه في الواقع غير موجود. هذا هو الخطأ الذي يحترس منه العلماء غالبًا، لأنه يؤدي إلى ادعاء اكتشافات غير حقيقية.
طُوّر المفهوم الرسمي في أوائل القرن العشرين على يد إحصائيين مثل رونالد فيشر وجيرزي نيمان، حيث ميّز نيمان وإيغون بيرسون بوضوح بين خطأ النوع الأول وخطأ النوع الثاني في عشرينيات وثلاثينيات القرن الماضي.
في اختبار الفرضيات، تبدأ بفرضية العدم (مثل: 'الدواء ليس له تأثير') وفرضية بديلة (مثل: 'الدواء له تأثير'). تجمع البيانات وتحسب إحصائية الاختبار. إذا وقعت الإحصائية في منطقة القيم المتطرفة (منطقة الرفض) التي من غير المرجح حدوثها إذا كانت فرضية العدم صحيحة، ترفض فرضية العدم. احتمال حدوث ذلك بالصدفة هو مستوى الدلالة، الذي يُحدد عادة عند 0.05. خطأ النوع الأول هو بالضبط هذا: رفض فرضية العدم عندما تكون صحيحة في الواقع، ومستوى الدلالة هو الاحتمال الذي تسمح به لهذا الخطأ.
يُستخدم في كل مجال يعتمد على الاستدلال الإحصائي—الطب (تجارب فعالية الأدوية)، وعلم النفس، والاقتصاد، ومراقبة الجودة—لتحديد عتبات لما يُعتبر نتيجة 'ذات دلالة'.
مستوى الدلالة القياسي البالغ 5% يعني أنه إذا اختبرت 20 دواءً غير فعال حقًا، فسيظهر في المتوسط دواء واحد فعالًا بالصدفة البحتة.
