النتائج السلبية الخاطئة

نتيجة اختبار إحصائي يفشل في اكتشاف تأثير حقيقي، إذ يستنتج خطأً عدم وجود فرق ذي دلالة إحصائية بين متغيّرين، في حين أن هذا الفرق موجود فعلاً. في سياق CRO وA/B testing، قد تؤدي النتيجة السلبية الخاطئة إلى رفض نسخة فعّالة فعليًا، لمجرد أن الاختبار كان يفتقر إلى القوة الإحصائية الكافية (مثلاً: حجم عيّنة صغير جدًا، مدة غير كافية، MDE منخفض جدًا).

غالبًا ما تُقابَل النتائج السلبية الخاطئة بـالنتائج الإيجابية الخاطئة، التي تشير خطأً إلى وجود تأثير ذي دلالة إحصائية في حين أنه غير موجود. ويعتمد التوازن بين هذين النوعين من الأخطاء على المعايير الإحصائية المختارة (مستوى الثقة، القوة الإحصائية)، ويجب ضبطه بعناية لـتجنب اتخاذ قرارات خاطئة في اختبارات التحسين.