型一錯誤意思
"型一錯誤"（Type I Error）是統計學中的一個概念，指的是在假設檢驗中，當實際上原假設是正確的（即沒有差異或關係）時，卻錯誤地拒絕了原假設的現象。這種錯誤也被稱為「拒真錯誤」（false positive）或「第一類錯誤」。
在假設檢驗中，我們通常會設定一個顯著性水平（alpha level, α），例如設定為0.05。這個數值表示我們願意承擔錯誤地拒絕一個實際上正確的原假設的風險。如果我們設定的顯著性水平是0.05，那麼在進行多次檢驗時，平均每20次檢驗中就會有一次型一錯誤。
型一錯誤的例子：
- 在醫學研究中，假設一種新藥對某種疾病沒有療效，但錯誤地認為它有效。
- 在犯罪司法系統中，假設一個人是無辜的，但錯誤地判斷他有罪。
在實踐中，研究者通常會嘗試平衡型一錯誤（過度檢驗）和型二錯誤（under-rejection，即當實際上有差異時卻沒有檢驗出來）的風險。選擇一個較小的顯著性水平可以減少型一錯誤的風險，但同時會增加型二錯誤的風險。反之亦然。因此，研究者需要在兩者之間權衡，並根據研究目的和數據特徵來做出選擇。