Sai số loại I, còn gọi là lỗi giả định dương tính (false positive) hay lỗi bác bỏ giả thuyết vô hiệu khi nó đúng, xảy ra khi:
- Bạn kết luận có một hiệu ứng, một mối liên hệ, hoặc một sự khác biệt đáng kể, nhưng thực tế thì không có.
Hãy hình dung bạn đang thử một loại thuốc mới để giảm huyết áp. Giả thuyết vô hiệu (H0) của bạn là “thuốc không có tác dụng giảm huyết áp”, và giả thuyết thay thế (H1) là “thuốc có tác dụng giảm huyết áp”. Nếu bạn tiến hành nghiên cứu, thu thập dữ liệu và kết luận rằng “thuốc có tác dụng giảm huyết áp” (bác bỏ H0), nhưng trên thực tế, loại thuốc đó lại không hề có tác dụng, thì đó chính là sai số loại I.
- Mức ý nghĩa (α): Giá trị α mà bạn đặt ra (thường là 0.05 hoặc 5%) chính là xác suất tối đa mà bạn chấp nhận mắc phải sai số loại I. Nếu bạn đặt α=0.05, điều đó có nghĩa là bạn sẵn sàng chấp nhận 5% khả năng kết luận sai rằng có một hiệu ứng nào đó khi thực tế nó không tồn tại.
Hậu quả của sai số loại I: Trong y học, sai số loại I có thể dẫn đến việc áp dụng một phương pháp điều trị không hiệu quả, gây tốn kém, mất thời gian, và có thể gây hại cho bệnh nhân. Trong các lĩnh vực khác, nó có thể dẫn đến việc triển khai các chính sách hoặc sản phẩm sai lầm, lãng phí nguồn lực.
