Ошибочное заключение о существовании статистически значимых различий может произойти по разным причинам․ В данной статье я расскажу о двух основных ошибках, которые могут возникнуть при статистическом анализе данных ー ошибке I рода и ошибке II рода․ Ошибка I рода, или ложно положительное заключение, происходит, когда исследователь отклоняет нулевую гипотезу, при этом она на самом деле верна․ Другими словами, это ошибка, когда находятся статистически значимые различия там, где их в действительности нет․ Вероятность ошибки I рода называется уровнем значимости․ Обычно уровень значимости выбирается заранее и обозначается как α (альфа)․ Ошибка II рода, или ложно отрицательное заключение, возникает, когда исследователь принимает нулевую гипотезу, хотя она на самом деле ложна․ Это ошибка, когда не обнаруживаются статистически значимые различия, хотя они существуют․ Вероятность ошибки II рода обозначаеться как β (бета)․ В случае, если уровень значимости выбран достаточно малым, это снижает вероятность ошибки I рода, но в то же время увеличивает вероятность ошибки II рода․ Часто исследователям приходится сопоставлять и выбирать оптимальный уровень значимости, чтобы минимизировать вероятность ошибок․ Ошибки I рода и II рода в совокупности могут влиять на интерпретацию результатов исследования․ Поэтому важно проводить адекватные статистические анализы и оценивать, насколько результаты являются статистически значимыми․ Правильная интерпретация и использование статистики помогут принимать обоснованные решения на основе данных․