第1種の誤り
意味・解説
正しい仮説（差がない）を誤って捨ててしまい、本当は無い効果を「ある」と判断すること。
統計的仮説検定において、帰無仮説が真である（差がない）のに、それを棄却（差がある）としてしまう誤りである。「あわてものの誤り」とも呼ばれる。この誤りを犯す確率の許容範囲は「有意水準（α）」として設定される。第2種の誤りとトレードオフの関係にある。
くわしく
本当は白（無罪）なのに、黒（有罪）と判定してしまう「誤審」に相当するミスである。
1.生産現場での例：合格品（正常）なのに、検査装置が誤って「不良品」として跳ねてしまうこと。これを「生産者危険」と呼ぶ。
2.意思決定のリスク：効果がない新薬やシステムに対して、「効果がある」と誤診して投資を進めてしまうリスク。コストの無駄遣いに直結する。
なぜ重要か：科学的・統計的な判断において、100%の正解はない。第1種の誤りを低く（例：5%以下）抑えることで、偶然発生しただけの結果を「大発見」と誤解するのを防ぐ。実務では、「有意水準」を厳しく設定するほど、この誤りは減るが、同時に本当の差を見逃す（第2種の誤り）可能性が高まる。
例文
新デザインのA/Bテストで、実際には購買率に差がないにもかかわらず、第1種の誤りによって「デザインBの方が優れている」と結論づけてしまった。
同義語: αリスク, あわてものの誤り, 生産者危険
対義語: 第2種の誤り
分類: 統計学の誤り