第一種過誤と第二種過誤
比較的高価な検査であり、血液を採取するなどの手段が用いられることが多い。このため何らかの病気ではないかと疑われる患者に対して、それを確認するために行うことが多い。
例えば、米国の多くの州では、新生児に対してフェニルケトン尿症と甲状腺機能低下症のような先天性疾患のスクリーニングを行う。この場合、「偽陽性」の確率が非常に高いが、非常に早い段階でそれらの疾患を検出できるという利点がある。
輸血の際にHIVや肝炎のスクリーニングを行うが、この場合も「偽陽性」の確率は高い。実際にそれらの病気にかかっているかの検査はもっと正確な結果が得られる。
スクリーニングで最も「偽陽性」が話題となるのは、マンモグラフィーによる乳癌の検査であろう。米国におけるマンモグラフィー検診での偽陽性率は 15% にもなっており、世界的に見ても非常に高い。オランダでは偽陽性率が最も低く、1% である。
「スパムフィルタリング」で通常の電子メールをスパムと誤って分類することを偽陽性と呼ぶ。この場合、普通の電子メールの配布が阻害される。スパムフィルタリングでは高確率で不要な電子メールをブロックできるが、偽陽性の発生を無視できる程度にまで低下させる努力は今も続いている。
逆にスパムを検出できずにそのまま通してしまうことを偽陰性と呼ぶ。偽陰性の発生率が低いほど、スパムフィルタリングの効率が良いとされる。
ヘンリー・F・カイザー(1927年 - 1992年)は1966年の論文でMostellerの分類を拡張し、「第三種過誤」を棄却された仮説に基づいて間違った判断をすることを指すとした。また、Kaiserはこれをγ過誤(γ errors)と呼んでいる。
計算や計測で得られた値と真の理論上の値との誤差が、未知のソースによる無作為でない影響であり(不確かさ参照)、そのソースが特定されれば排除できる。
コンピュータ関連では、「偽陽性」や「偽陰性」という言葉が様々な場面で使われている。