タイプ1エラー｜統計

第1種の過誤とは、実際には効果がないにもかかわらず、その論文では効果があると結論づけている場合に起こる。 研究者たちは、実際にはそれが真実であるにもかかわらず、帰無仮説を否定する。

アルファ表記

αという記号で表されるアルファ水準は、第1種の過誤の確率を制限するために研究者によって設定される。 第1種の過誤を犯す可能性はアルファ水準で表される。 標準アルファ水準は0.05であり、帰無仮説が誤って棄却されるリスクが5％であることを示す。

α水準を0.05に設定することで、統計分析から得られたp値がこのカットオフ値以下であれば、研究者は帰無仮説をしっかりと棄却し、有意な効果があるという結論を導き出すことができる。 アルファ水準は固定されたしきい値であるため、研究者はそれを下回る結果を実質的に有意または有意とみなさないように注意しなければならない。

0.05という水準は、意図的な水準というよりも発見的な水準であることに注意されたい。 適切なアルファ値を選択する際には、研究環境、潜在的なエラーの影響、1型エラーの防止と真の効果の発見との望ましいバランスを注意深く評価することが重要である。

トレードオフだ： 勝つこともあれば負けることもある

では、なぜアルファ・レベルをゼロにしないのか？ タイプ2のエラー（偽陰性）は、タイプ1のエラーがゼロや0.01といった低いアルファ・レベルを使用することによって減少すると、より発生しやすくなる。 この2種類の誤差のトレードオフは、適切なアルファ・レベルを決定する際に、研究結果の意味合いと実際的な価値を慎重に検討することがいかに重要かを強調している。 正しいバランスを取るためには、統計的推論に対する徹底的で洗練されたアプローチが必要である。

タイプ1エラーを減らす

I型エラー率を減少させることが最も重要である。 ほとんどの研究論文では、エラー率は管理されていない。 タイプIエラーのリスクは、研究者たちの知らないところで上昇し続けている。 これは簡単に発見できるし、自分で計算すれば修正することもできる。 タイプ1エラーの検出と管理方法については、こちらの記事を参照されたい。

バウワー、D. (2019)『ゼロからの医療統計学』： 医療専門家のための入門書（第4版）、ワイリー社

アコベン A. K. (2016). 第1種の過誤と第2種の過誤、統計的検出力と標本サイズを理解する。 Acta paediatrica（ノルウェー、オスロ： 1992),105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384.