Отвержение истинной нулевой гипотезы — ложное открытие.Ошибка первого рода, также известная как ложноположительный результат, возникает, когда статистический тест отвергает истинную нулевую гипотезу. Простыми словами, это означает заключение о наличии эффекта или различия, когда на самом деле его нет. Именно эту ошибку учёные чаще всего стараются избегать, поскольку она приводит к заявлению об открытиях, которых на самом деле не существует.
Формальная концепция была разработана в начале XX века такими статистиками, как Рональд Фишер и Ежи Нейман, причём Нейман и Эгон Пирсон явно различали ошибки первого и второго рода в 1920–1930-х годах.
При проверке гипотез вы начинаете с нулевой гипотезы (например, «препарат не оказывает эффекта») и альтернативной гипотезы (например, «препарат оказывает эффект»). Вы собираете данные и вычисляете тестовую статистику. Если статистика попадает в область экстремальных значений (область отвержения), которые были бы маловероятны при истинности нулевой гипотезы, вы отвергаете нулевую гипотезу. Вероятность такого события по случайности называется уровнем значимости, обычно устанавливаемым на уровне 0,05. Ошибка первого рода — это именно это: отвержение нулевой гипотезы, когда она на самом деле верна, а уровень значимости — это вероятность, которую вы допускаете для такой ошибки.
Используется во всех областях, где применяется статистический вывод — медицине (испытания эффективности лекарств), психологии, экономике и контроле качества — для установления порогов, определяющих, что считать «значимым» результатом.
Стандартный 5% уровень значимости означает, что если вы проверите 20 действительно неэффективных препаратов, в среднем один из них покажется эффективным чисто случайно.
