什么是I型错误？

在统计假设检验中，I型错误（Type I Error）指的是当原假设（H₀）实际上为真时，我们却错误地拒绝了它的情形。这种错误在学术文献中常被称为“假阳性”或“α错误”，其发生概率通常用显著性水平α来表示，例如在社会科学研究中常设定α=0.05。这意味着即使没有真实的效应存在，我们仍有5%的概率会错误地得出存在显著效应的结论。I型错误的存在提醒研究者，统计显著性并不等同于实际重要性，需要结合效应大小和实际背景进行综合判断。