نتائج إيجابية كاذبة

نتيجة اختبار إحصائي يشير خطأً إلى أن التأثير ذو دلالة إحصائية، في حين أنه ليس كذلك فعليًا. في سياق CRO وA/B testing، يمكن أن تؤدي النتيجة الإيجابية الكاذبة إلى اعتماد نسخة غير فعّالة، مما قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير مجدية (مثال: تعميم نسخة لا تحقق أي مكسب حقيقي).

ترتبط النتائج الإيجابية الكاذبة بـمستوى الثقة المحدد للاختبار (غالبًا 95%): توجد دائمًا احتمالية (مثال: 5%) لاستنتاج وجود فرق ناتج فقط عن الصدفة. تزداد خطورة هذه الظاهرة عند إجراء عدد كبير من الاختبارات في آن واحد، دون التحكم في معدل النتائج الإيجابية الكاذبة (مثال: عبر تصحيح Bonferroni أو اختبار الاكتشاف الكاذب).

تُعدّ النتائج الإيجابية الكاذبة عكس النتائج السلبية الكاذبة، التي تُغفل تأثيرًا موجودًا فعليًا. إيجاد التوازن الصحيح بين هذين النوعين من الأخطاء أمر أساسي لضمان تجارب موثوقة واستراتيجية CRO متينة.