第一種過誤と第二種過誤
計算や計測で得られた値と真の理論上の値との誤差が、無作為で本質的に予測不可能な変動によって生じている場合。
第一種過誤(α過誤、偽陽性)は、帰無仮説が実際には真であるのに棄却してしまう過誤である。つまり、偽がヒットすることによるエラーである。先ほどの例で言えば「個人は病気ではない」のにもかかわらず「個人が病気である」と判断してしまうことに相当する。
一般に検出アルゴリズムは偽陽性に陥り易い。光学文字認識(OCR)ソフトウェアは "a" のように見えるドットの集まりを "a" であると認識してしまう可能性がある。