Fehler 1. und 2. Art

Die Fehler 1. und 2. Art, auch α-Fehler (Alpha-Fehler) und β-Fehler (Beta-Fehler) genannt, bezeichnen eine statistische Fehlentscheidung bei statistischen Tests. Sie beziehen sich auf eine Methode der mathematischen Statistik, den sogenannten Hypothesentest. Beim Test einer Hypothese liegt ein Fehler 1. Art vor, wenn die Nullhypothese zurückgewiesen wird, obwohl sie in Wirklichkeit wahr ist (beruhend auf einer zufällig erhöhten bzw. niedrigeren Anzahl positiver Ergebnisse). Dagegen bedeutet ein Fehler 2. Art, dass der Test die Nullhypothese fälschlicherweise nicht zurückweist, obwohl die Alternativhypothese korrekt ist. Die Fehlerwahrscheinlichkeiten 1. und 2. Art (auch α- und β-Risiko genannt) werden in Qualitätsmanagement und -kontrolle häufig Produzentenrisiko und Konsumentenrisiko genannt (siehe Prüflos). In der statistischen Prozesslenkung durch Qualitätsregelkarten verwendet man dafür die Begriffe blinder Alarm und unterlassener Alarm. Fehler 1. und 2. Art werden auch als frequentistische Konzepte bezeichnet. Das Konzept des Fehlers 1. und 2. Art wurde von Neyman und Pearson eingeführt.

1. ↑ Denes Szucs, John Ioannidis: When Null Hypothesis Significance Testing Is Unsuitable for Research: A Reassessment. In: Frontiers in human neuroscience, Band 11, 2017, S. 390, doi:10.3389/fnhum.2017.00390, PMID 28824397, PMC 5540883 (freier Volltext) (Review).
2. ↑ Jerzy Neyman, Egon Pearson: On the Use and Interpretation of Certain Test Criteria for Purposes of Statistical Inference: Part I. In: Biometrika, Bd. 20A, Nr. 1/2 (Juli 1928), Oxford University Press, S. 175–240.