Грешка типа 1 у статистици се дефинише као одбацивање нулте хипотезе када је она заправо тачна. Грешка типа 1 такође је позната и као лажно позитивна или грешка типа алфа.
Погрешка типа 1 је у основи негирање нечега када је то заправо истина. Размотримо, на пример, ситуацију тестирања да ли маркетиншка кампања спроведена на друштвеним мрежама повећава продају сладоледа за компанију током летње недеље. Хипотезе би биле следеће:
Х.0: Продаја се не повећава због летње кампање
Х.1: Повећање продаје због маркетиншке кампање
Након процене промета на веб локацији компаније и страница посећених након кампање, открива се следеће:
- Повећање, иако у саобраћају и посетама од 50%.
- Повећање продаје сладоледа за 200%.
С обзиром на ове резултате, могло би се закључити да је рекламна кампања била плодоносна и да је имала ефекат повећања продаје. Међутим, помислимо да је те недеље био топлотни талас који је довео температуре изнад 40 степени.
Знајући ово друго, морали бисмо да узмемо у обзир фактор високе температуре као узрок повећања продаје. Ако ово не узмемо у обзир, могли бисмо одбацити своју нулту хипотезу када је она истинита, односно мислили бисмо да је наша кампања имала запањујући успех када је у стварности узрок повећања продаје била велика врућина Ако бисмо дошли до овог закључка, одбацили бисмо нулту хипотезу када је она заправо истинита и стога починили грешку типа 1.
Узроци грешке типа 1
Грешка типа 1 повезана је са значајем контраста или алфа, са грешком у процени коефицијената и може се десити због 2 типична кршења почетних претпоставки регресије. Су:
- Условна хетероскедастност.
- Серијска корелација.
Регресија која је представљала неко од претходних кршења подценила би грешку коефицијената. Ако се то догоди, наша процена т статистике би била већа од стварне т статистике. Ове веће вредности т статистике повећале би вероватноћу да та вредност падне у зону одбијања.
Замислимо 2 ситуације.
Ситуација 1 (нетачна процена грешке)
- Значај: 5%
- Величина узорка: 300 људи.
- Критична вредност: 1,96
- Б1: 1,5
- Погрешка процене коефицијента: 0,5
Т = 1,5 / 0,5 = 3
На тај начин би вредност пала у зону одбијања и одбацили бисмо нулту хипотезу.
Ситуација 2 (тачна процена грешке)
- Значај: 5%
- Величина узорка: 300 људи.
- Критична вредност: 1,96
- Б1: 1,5
- Погрешка процене коефицијента: 1
Т = 1,5 / 1 = 1,5
На тај начин би вредност пала у зону неодбијања и не бисмо одбацили хипотезу.
На основу претходних примера, ситуација 1 у којој се грешка потцењује, довела би нас до одбацивања нулте хипотезе када је у ствари тачна, јер као што видимо у ситуацији 2 са тачно процењеном грешком, не бисмо одбацили хипотезу бити истинит.