第一種の過誤とは？初心者にもわかるやさしい解説と身近な例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

第一種の過誤とは？

第一種の過誤は、統計の検定でよく出てくる言葉です。「真の帰無仮説を棄却してしまうこと」を指します。検定ではまず「帰無仮説（何も変わっていないという仮説）」と「対立仮説（何か変化があったという仮説）」を比較します。データからどちらがより妥当かを判断しますが、時には実際には変化がないのに変化があると判断してしまうことがあり、それが第一種の過誤です。

このときの判断は「有意水準（α）」という決まりごとで決まります。たとえば α = 0.05 と決めると、全体のうち5％程度の確率で偽陽性を許容することになります。つまり、本当は変化がないのに“ある”と判定してしまう確率を5％以下に抑えるようにするのがねらいです。

第一種の過誤を理解するには、対比となる考え方を知ることが役立ちます。検定には「第一種の過誤」だけでなく「第二種の過誤」という別の過誤も存在します。第二種の過誤は「真の変化を見逃す、つまり帰無仮説を正しく棄却できない」ことを指します。これら2つは相反する性質を持つため、検定の設計では両方をバランスよく考えることが大切です。

第一種の過誤と第二種の過誤の違いを知ろう

以下の表は、代表的な違いを分かりやすく示したものです。

able> 項目第一種の過誤第二種の過誤定義真の帰無仮説を棄却する帰無仮説を正しく棄却できない別名偽陽性偽陰性影響の例本来ない変化を「ある」と判断する本来ある変化を「ない」と判断する ble>

実生活でのイメージ

・医療検査で病気がない人が陽性と判定されると、不要な治療を受けることになります。これが第一種の過誤のイメージです。・セキュリティの警報が鳴り続けると、実際には何も起きていないのに警報が出続け、信頼を失う可能性があります。

第一種の過誤を減らす方法

強く意識すべきポイントは次のとおりです。

1) 有意水準を適切に設定する。αを厳しくしすぎると偽陽性が減りますが、今度は検出力が落ちて第二種の過誤が増えます。

2) サンプルサイズを増やす。データ量が多いほど検定の力が高まり、誤判断を減らせます。

3) 検定の適切さを確認する。検定方法がデータの性質に合っているか、前提条件を満たしているかをチェックします。

4) 実務上の対策。検査結果を鵜呑みにせず、別の検査や追加データで確認する、結論を確定させる前に慎重に判断する、などの運用上の工夫をします。

まとめ

第一種の過誤は「真の状況に反する結論を出してしまう可能性」を指す重要な概念です。検定を設計する際には、αの設定とデータ量、検定方法の適切さをバランスよく調整して、偽陽性を抑えつつも本当に変化があるケースを見逃さないようにすることが目標です。日常生活の判断にも似たような調整が必要で、安易に結論を出さず、追加データや別の検査で確認する習慣をつけるとよいでしょう。

第一種の過誤の関連サジェスト解説

統計第一種の過誤とは: 統計第一種の過誤とは、統計的仮説検定で、実際には効果がない（真の状況が「効果なし」）のに、データの揺れによって「効果がある」と判断してしまう誤りのことです。検定では、まず帰無仮説を立て、データがその仮説に反するかどうかを確かめます。p値とは、観測したデータが帰無仮説の下で起こる確率の目安で、0.05以下なら「結果は偶然ではないかもしれない」と判断する一つの目安です。第一種の過誤は、帰無仮説が正しいときにそれを棄却してしまう確率であり、これを有意水準 α で決めます。例えば α を0.05と設定していれば、本当に効果がない場合でも5%の確率で誤って効果ありと結論づけることになります。日常の例として、薬の効果を検証する研究を考えると、実際には効かない薬を「効く」と判断して広く使われてしまうと大きな問題になります。別の身近な例は、裁判で無罪の人を有罪にしてしまう誤りに似ています。第一種の過誤を減らすには有意水準を厳しく設定したり、検定を一度だけ行うのではなく複数回の検証を行うこと、事前登録でデータの取り扱いを決めておくことが有効です。統計を学ぶときは、第二種の過誤とのバランスも意識し、p値だけで判断せず、効果の大きさや実務への意味を考える癖をつけましょう。

第一種の過誤の同意語

αエラー: 真の帰無仮説を棄却してしまう誤り。偽陽性を生む。検定の有意水準 α に関連する。
α-エラー: αエラーの別表現。真の帰無仮説を棄却してしまう誤り（偽陽性）を指す。
偽陽性: 検定結果が『効果あり』と判断されるが、実際には効果がない誤り。Type I error の日本語表現。
第一種過誤: 帰無仮説が真であるのに、それを棄却してしまう誤り。αエラーと同義。
第一種の過誤: 第一種過誤と同義の表現。帰無仮説が真であるのに棄却する誤り。
Type I error: 英語表現。αエラーと同義。

第一種の過誤の対義語・反対語

真陽性: 実際には効果がある状態で検出でき、帰無仮説を正しく棄却する結論。第一種の過誤（偽陽性）の対義語として挙げられる代表的な結果です。
真陰性: 実際には効果がない状態で検出を行わず陰性と判断する結論。第一種の過誤の対義語の補足として捉えられ、偽陽性を避ける正しい判断の一部を表します。
正しい結論: 帰無仮説を誤って棄却せず正しく受容する、あるいは棄却すべきときには棄却するという誤りのない判断。第一種の過誤を避けるための大枠の対義概念です。