Errore di tipo I
In statistica inferenziale un errore di tipo I si verifica quando si rifiuta un'ipotesi nulla (H0) che in realtà è vera.
In altre parole, è un falso positivo. L'analisi conclude che c'è una relazione di dipendenza tra le due variabili statistiche ma, in realtà, non c'è.
L'ipotesi nulla (H0) consiste nell'assenza della relazione tra le variabili: Ad esempio, "non c'è differenza tra i gruppi" o "le variabili sono indipendenti".
Questa ipotesi viene rifiutata quando il test di indipendenza fallisce.
L'errore di tipo I si verifica quando un test statistico come il chi-quadro mi porta a rifiutare questa ipotesi nulla, facendomi pensare che ci sia un effetto o una relazione, mentre in realtà la differenza osservata è dovuta al caso.
La probabilità di commettere un errore di tipo I è rappresentata dal livello di significatività (α), scelto prima di eseguire il test statistico.
Ad esempio, se scelgo un livello di significatività pari α=0,05, c’è una probabilità del 5% di commettere un errore di tipo I, ovvero di rifiutare l’ipotesi nulla quando è vera.
Quindi, il livello di significatività rappresenta il rischio di concludere che tra due variabili esiste un effetto o una relazione di dipendenza, quando in realtà non esiste.
E così via.
