第一種の過誤とは？
だいいっしゅのかご
第一種の過誤とは、本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう統計検定上の誤りのことです。
第一種の過誤（Type I error）とは、仮説検定において「帰無仮説H₀が実際には真であるにもかかわらず、検定の結果H₀を棄却してしまう」誤りのことです。「偽陽性（false positive）」とも呼ばれます。
第一種の過誤を犯す確率は有意水準α（アルファ）に等しく、検定の設計者が事前に設定します。一般的にαは0.05（5%）や0.01（1%）が用いられます。これは「100回の検定のうち5回（または1回）は、効果がないのに効果ありと誤判定する」ことを許容することを意味します。
第一種の過誤と対比される概念に「第二種の過誤（Type II error）」があります。
- 第一種の過誤（α）：効果がないのに「ある」と判断（偽陽性）
- 第二種の過誤（β）：効果があるのに「ない」と判断（偽陰性）
αを小さくすると第一種の過誤は減りますが、第二種の過誤は増える傾向があります。この2つはトレードオフの関係にあり、研究の目的や結果の重大性に応じて有意水準を設定することが重要です。
医療・法律・工学安全など誤判定のコストが高い場面では特に第一種の過誤を小さく管理することが求められます。
使い方・例文
新薬の臨床試験で「実際には効果がないのに有意差ありと判定して承認してしまう」ケースが第一種の過誤の典型例です。有意水準を低く設定することでこのリスクを管理します。
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