Was ist ein Typ-1-Fehler?
Ein Typ-1-Fehler (oder Typ-I-Fehler) ist ein statistischer Begriff, der sich auf eine Art von Fehler bezieht, der beim Testen auftritt, wenn ein eindeutiger Gewinner ausgerufen wird, obwohl der Test eigentlich nicht schlüssig ist.
Wissenschaftlich gesehen wird ein Typ-1-Fehler als Ablehnung einer wahren Nullhypothese bezeichnet, da eine Nullhypothese als die Hypothese definiert ist, dass kein signifikanter Unterschied zwischen bestimmten Populationen besteht und jeder beobachtete Unterschied auf Stichproben- oder Versuchsfehler zurückzuführen ist.
Mit anderen Worten ist ein Typ-1-Fehler wie ein „falsch positives Ergebnis" – der irrtümliche Glaube, dass eine Variation in einem Test einen statistisch signifikanten Unterschied bewirkt hat.
Dies ist nur einer der Fehlertypen, denn das Gegenteil eines Typ-1-Fehlers ist ein Typ-2-Fehler, der als die Nicht-Ablehnung einer falschen Nullhypothese oder ein falsch negatives Ergebnis definiert ist.
Warum treten Typ-1-Fehler auf?
Fehler können leicht passieren, wenn Statistiken bei A/B-Testing und Produktexperimenten missverstanden oder falsch angewendet werden.
In der Statistik ist der Begriff des statistischen Fehlers ein integraler Bestandteil des Testens einer jeden Hypothese.
Kein Hypothesentest ist jemals mit Sicherheit zutreffend. Da jeder Test auf Wahrscheinlichkeiten basiert, besteht immer ein geringes Risiko, eine falsche Schlussfolgerung zu ziehen (wie ein Typ-1-Fehler (falsch positiv) oder ein Typ-2-Fehler (falsch negativ)).
Statistische Signifikanz wurde traditionell mit der Annahme berechnet, dass der Test innerhalb eines festen Zeitrahmens läuft und endet, sobald die geeignete Stichprobengröße erreicht ist. Dies wird als „Fixed Horizon" bezeichnet.
Die „Fixed Horizon"-Methodik setzt voraus, dass Sie eine Entscheidung erst nach dem Erreichen der endgültigen Stichprobengröße treffen.
Natürlich funktioniert es in der A/B-Testing-Welt nicht so. Ohne vorher festgelegte Stichprobengröße (und Ergebnisse, die nicht statistisch signifikant sind) ist es leicht, einen Typ-1-Fehler zu machen.
Hypothesentests haben ein statistisches Signifikanzniveau, das durch den griechischen Buchstaben Alpha, α, bezeichnet wird.
Die durch α dargestellte Zahl ist eine Wahrscheinlichkeit für das Vertrauen in die Genauigkeit der Testergebnisse. Im digitalen Marketing ist der Standard jetzt, dass statistisch signifikante Ergebnisse Alpha auf 0,05 oder einem Signifikanzniveau von 5% setzen.
Ein Konfidenzintervall von 95% bedeutet, dass eine 5%ige Chance besteht, dass Ihre Testergebnisse das Ergebnis eines Typ-1-Fehlers (falsch positiv) sind.
Warum ist es wichtig, auf Typ-1-Fehler zu achten?
Der Hauptgrund, auf Typ-1-Fehler zu achten, ist, dass sie Ihr Unternehmen viel Geld kosten können.
Wenn Sie eine fehlerhafte Annahme treffen und dann die kreativen Komponenten einer Landing Page auf Basis dieser Annahme ändern, riskieren Sie, Ihre Konversionsrate erheblich zu beeinträchtigen.
Der beste Weg, Typ-1-Fehler zu vermeiden, besteht darin, Ihren Konfidenzschwellenwert zu erhöhen und Experimente länger laufen zu lassen, um mehr Daten zu sammeln.
Beispiel für einen Typ-1-Fehler
Lassen Sie uns eine hypothetische Situation betrachten. Sie sind verantwortlich für eine E-Commerce-Website und testen Variationen für Ihre Landing Page. Wir werden untersuchen, wie ein Typ-1-Fehler Ihren Umsatz beeinflussen würde.
Ihre Hypothese ist, dass eine Änderung des „Jetzt kaufen"-CTA-Buttons von Grün auf Rot die Konversionen im Vergleich zu Ihrer ursprünglichen Seite signifikant erhöhen wird.
Sie starten Ihren A/B-Test und überprüfen die Ergebnisse innerhalb von 48 Stunden. Sie stellen fest, dass die Konversionsrate für den neuen grünen Button (5,2%) die ursprüngliche (4,8%) mit einem Konfidenzintervall von 90% übertrifft.
Begeistert erklären Sie den grünen Button zum Gewinner und machen ihn zur Standard-Seite.
Zwei Wochen später erscheint Ihr Vorgesetzter an Ihrem Schreibtisch mit Fragen zu einem starken Einbruch bei den Konversionen. Als Sie Ihre Daten überprüfen, sehen Sie, dass Ihre Daten der vergangenen zwei Wochen zeigen, dass die ursprüngliche CTA-Button-Farbe tatsächlich der Gewinner war.
Was ist passiert? Obwohl das Experiment ein statistisch signifikantes Ergebnis mit einem Konfidenzintervall von 90% lieferte, bedeutet das immer noch, dass in 10% der Fälle die vom Experiment gezogene Schlussfolgerung tatsächlich falsch ist oder falsche Positivergebnisse verursacht.
Wie man Typ-1-Fehler vermeidet
Sie können helfen, Typ-1-Fehler zu vermeiden, indem Sie das erforderliche Signifikanzniveau erhöhen (auf beispielsweise 95% oder 99%), bevor Sie eine Entscheidung treffen, und das Experiment länger laufen lassen, um mehr Daten zu sammeln. Statistiken können uns jedoch nie mit 100%iger Sicherheit sagen, ob eine Version einer Webseite die beste ist. Statistiken können nur Wahrscheinlichkeit, keine Gewissheit liefern.
Bedeutet das, dass A/B-Tests nutzlos sind? Keineswegs. Auch wenn es immer eine Chance gibt, einen Typ-1-Fehler zu machen, werden Sie statistisch gesehen trotzdem meistens Recht haben, wenn Sie ein ausreichend hohes Konfidenzintervall festlegen. Wie in der Ingenieurwissenschaft und anderen Disziplinen ist absolute Sicherheit nicht möglich, aber indem wir das richtige Konfidenzintervall festlegen, können wir das Risiko, einen Fehler zu machen, auf ein akzeptables Niveau reduzieren.
