第一種過誤とは？
だいいちしゅかご
第一種過誤とは、本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう過ち（偽陽性）で、その確率は有意水準αで事前に設定されます。
第一種過誤（Type I Error）は、仮説検定において「帰無仮説が実際には真であるにもかかわらず棄却してしまう」誤りです。医療の文脳でいえば「効果がない薬を効果あり」と判断する偽陽性に相当します。
仕組みとしては、仮説検定では棄却域を設けてデータがその領域に入ればH₀を棄却します。帰無仮説が正しいときでも、偶然データが棄却域に入る確率が第一種過誤率であり、これは有意水準αとして研究者が事前に設定します。一般的にα=0.05（5%）や0.01（1%）がよく使われます。
第一種過誤と第二種過誤の関係として、αを小さくして第一種過誤を抑えると、反対に「本当は効果があるのに見逃す」第二種過誤（β）が増大するトレードオフの関係にあります。標本サイズを増やすことが両方を同時に減らす最も効果的な方法です。
多重検定の問題として、多数の仮説を同時に検定すると、各検定のαが小さくても全体的な第一種過誤率（族ごとの過誤率）は膨らみます。これを制御するためにボンフェローニ補正などの多重比較法が用いられます。
使い方・例文
新薬の臨床試験でα=0.05を設定した場合、効果のない薬でも20回に1回は「有意差あり」と誤って判断するリスクがあり、これが第一種過誤です。
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