第1種の誤り（type I error）は、統計的検定において非常に重要な概念です。
この誤りは、帰無仮説が真であるにもかかわらず、誤って棄却してしまうことを指します。
本記事では、第1種の誤りの定義、その影響、具体的な例、さらに第2種の誤りとの違いについて詳しく解説します。
第1種の誤りの定義
統計的検定における誤りの分類
第1種の誤りは、帰無仮説が真であるときにそれを棄却し、「主張が成立している」と誤って結論付ける過ちを指します。
この誤りは、「偽陽性」とも呼ばれ、医学や科学研究など、さまざまな分野で重要な影響を及ぼします。
帰無仮説と対立仮説
統計的検定では、まず帰無仮説（H0）を立て、その逆の対立仮説（H1）を設定します。
帰無仮説が棄却されれば、対立仮説が成立していると判断されます。
しかし、実際には帰無仮説が正しいのに、誤って棄却してしまうことが第1種の誤りです。
第1種の誤りの具体例
新薬の効果に関する誤り
たとえば、「新薬に効果がある」という主張を検証するために、「新薬には効果がない」という帰無仮説を立てる場合を考えてみましょう。
実際には新薬が効果がないにもかかわらず、統計的検定の結果により「効果があった」と結論付けてしまう状況が第1種の誤りです。
このような誤りは、医療や製薬業界での重大な問題となり得ます。
第2種の誤りとの違い
第2種の誤りとは？
第2種の誤り（type II error）は、実際には対立仮説が正しいにもかかわらず、帰無仮説を棄却できないことを指します。
つまり、誤って「効果がない」と結論付けてしまう過ちです。
前述の新薬の例で言えば、新薬が実際に効果があったのに「新薬には効果がない」と判断してしまう状況です。
誤りの影響
第1種の誤りは、実際には効果がないものを効果があると判断するため、リソースの無駄遣いや不適切な治療につながる危険があります。
一方、第2種の誤りは、実際に効果がある治療法を見逃してしまうリスクがあります。
このように、両者の誤りはそれぞれ異なる影響を持ち、慎重な判断が求められます。
まとめ
第1種の誤りは、統計的検定において重要な概念であり、特に医療や科学研究の分野で注意が必要です。
この誤りは、帰無仮説が真であるにもかかわらず棄却されることで発生します。
1種の誤りと第2種の誤りの違いを理解し、適切な統計的手法を用いることが、信頼性の高い結果を得るために重要です。