{"id":5007,"date":"2022-03-15T07:16:42","date_gmt":"2022-03-15T07:16:42","guid":{"rendered":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/type-1-error\/"},"modified":"2025-07-31T08:27:01","modified_gmt":"2025-07-31T08:27:01","slug":"type-1-error","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/de\/type-1-error\/","title":{"rendered":"Type 1 Error"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Was ist ein Type 1 Error?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Stellen Sie sich eine Situation vor, in der ein E-Commerce-Unternehmen seine bestehenden Verk\u00e4ufe verbessern m\u00f6chte. Sie stellen die Hypothese auf, dass sie durch die <a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/de\/ecommerce-produkt-seite-design\/\">Optimierung des Designs der Produktseite<\/a> die Kaufrate verbessern k\u00f6nnen, was schlie\u00dflich zu mehr K\u00e4ufen f\u00fchren w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n<p>Um diese Hypothese zu \u00fcberpr\u00fcfen, haben Sie <a href=\"https:\/\/vwo.com\/de\/testing\/ab-testing\/\">A\/B-Tests mit den beiden Designs<\/a> durchgef\u00fchrt und die Klickrate auf den Button f\u00fcr die Kaufabwicklung gemessen. Gem\u00e4\u00df dem Hypothesentest-Ansatz eines A\/B-Tests wird die neue Hypothese als wahr angesehen, wenn das Experiment eine bestimmte Zeit lang l\u00e4uft und ein statistisch signifikantes Ergebnis zugunsten des neuen Produktseitendesigns erzielt wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Nehmen wir nun an, die Testergebnisse waren falsch und es gab tats\u00e4chlich keinen Unterschied zwischen den beiden Designs, dann hat der Test einen falsch positiven oder Type 1 Error begangen. Wenn ein A\/B-Test oder ein <a href=\"https:\/\/vwo.com\/de\/testing\/multivariate-testing\/\">multivariater Test<\/a> ein statistisch signifikantes Ergebnis liefert, obwohl in Wirklichkeit kein Unterschied in der Leistung der getesteten Varianten besteht, handelt es sich um einen Type 1 Error.\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Wissenschaftlich ausgedr\u00fcckt, handelt es sich um einen Type 1 Error. Art oder einen Falsch-Positiv-Fehler, wenn w\u00e4hrend des Hypothesentests eine Nullhypothese (die keine Wirkung darstellt) abgelehnt wird, obwohl sie korrekt ist und durch den Test nicht abgelehnt werden sollte. Vor Beginn eines A\/B-Tests oder MVT wird eine Nullhypothese definiert, die keinen Unterschied zwischen den getesteten Varianten darstellt.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Um es formaler auszudr\u00fccken: Wenn bei einem A\/B-Test beide Varianten \u00e4hnlich sind und sich nicht unterschiedlich auf die getestete Metrik auswirken, kann ein Fehler auftreten, bei dem die Nullhypothese nach Abschluss des Tests zur\u00fcckgewiesen wird. Wenn in einem solchen Fall festgestellt wird, dass es einen statistischen Unterschied zwischen den Varianten gibt, handelt es sich um einen Type 1 Error.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Warum ist es wichtig, Type 1 Error zu verstehen?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Nehmen wir an, Sie kommen nach der Durchf\u00fchrung eines A\/B-Tests f\u00e4lschlicherweise zu dem Schluss, dass Variante B der Gewinner ist, und setzen sie f\u00fcr den gesamten Daten-Traffic ein. Eine falsche Schlussfolgerung kann sich nachteilig auf die Conversion Rate eines Unternehmens auswirken und zu Umsatzeinbu\u00dfen f\u00fchren. Wenn Sie also einen A\/B-Test durchf\u00fchren, kann Ihnen das\u00a0 <a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/errors-in-ab-testing\/\">Verst\u00e4ndnis der Type 1 Error<\/a> helfen\u00a0<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>das Risiko abzusch\u00e4tzen, falls eine falsche Schlussfolgerung gezogen wird<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/vwo.com\/de\/testing\/\">Experimente durchzuf\u00fchren<\/a>, auf wissenschaftlich disziplinierte Weise<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Was verursacht einen Type 1 Error?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Bei der Durchf\u00fchrung eines statistischen Tests besteht immer die M\u00f6glichkeit eines Type 1 Errors, da die Sch\u00e4tzungen auf der Grundlage einer begrenzten Stichprobe vorgenommen werden. Ein statistischer Test verspricht nicht, jedes Mal die richtigen Entscheidungen zu treffen, aber in den meisten F\u00e4llen die richtigen Entscheidungen. Daher muss eine Testmethodik danach beurteilt werden, wie gut sie in der Lage ist, die Fehler innerhalb einer bestimmten Grenze zu begrenzen.<br>Type 1 Error werden haupts\u00e4chlich aus zwei Gr\u00fcnden verursacht.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Zufall &#8211; Bei einem Hypothesentest verwendet ein Analyst nur einen kleinen Teil der Grundgesamtheit der Daten, um Sch\u00e4tzungen vorzunehmen. Daher besteht die M\u00f6glichkeit, dass die gesammelten Stichproben in bestimmten F\u00e4llen nicht die wahre Population repr\u00e4sentieren, was zu falschen Schlussfolgerungen f\u00fchrt.<\/li>\n\n\n\n<li>Fr\u00fchzeitiges Abschlie\u00dfen eines Tests &#8211; Beim frequentistischen Hypothesentest wird erwartet, dass der Test durchgef\u00fchrt wird, nachdem die f\u00fcr die Studie <a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/de\/how-to-calculate-ab-test-sample-size\/\">ben\u00f6tigte Stichprobengr\u00f6\u00dfe<\/a> gesammelt wurde. H\u00e4ufig werden die Tests jedoch beendet, sobald der p-Wert unter den festgelegten Schwellenwert f\u00e4llt. Dies f\u00fchrt zu einer \u00fcberh\u00f6hten falsch-positiven Rate. &nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Grafische Darstellung der Rate eines Type 1 Error<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Im Folgenden finden Sie die Darstellung eines Nullhypothesenmodells und eines alternativen Hypothesenmodells.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Das Nullmodell stellt die Wahrscheinlichkeit dar, alle m\u00f6glichen Ergebnisse zu erhalten, wenn die Studie mit neuen Stichproben wiederholt w\u00fcrde und die Nullhypothese in der Population wahr w\u00e4re.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Das Alternativmodell stellt die Wahrscheinlichkeit dar, alle m\u00f6glichen Ergebnisse zu erhalten, wenn die Studie mit neuen Stichproben wiederholt wird und die Alternativhypothese in der Population wahr w\u00e4re.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"233\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/18\/2022\/03\/Type-of-error.png\" alt=\"Type Of Error\" class=\"wp-image-630\" srcset=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/18\/2022\/03\/Type-of-error.png 512w, https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/sites\/18\/2022\/03\/Type-of-error.png?tr=w-375 375w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Der schattierte Bereich wird als kritischer Bereich bezeichnet. Wenn Ihre Ergebnisse in den roten kritischen Bereich dieser Kurve fallen, werden sie als statistisch signifikant angesehen und die Nullhypothese wird verworfen. Dies ist jedoch eine falsch positive Schlussfolgerung, denn die Nullhypothese ist in diesen F\u00e4llen tats\u00e4chlich wahr.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Der Kompromiss zwischen Type 1 und Typ<\/strong><\/strong>e 2<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Fehlerquoten vom Typ I und vom Typ II beeinflussen sich in der Statistik gegenseitig. Type 1 Error h\u00e4ngen vom Signifikanzniveau ab, das die statistische Aussagekraft eines Tests beeinflusst. Und die statistische Aussagekraft steht in umgekehrter Beziehung zur Fehlerrate vom Type 2 Error.<\/p>\n\n\n\n<p>Das bedeutet, dass es einen Kompromiss zwischen den Type 1 Error und Type 2 Error gibt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ein niedriges Signifikanzniveau verringert das Type 1 Error Risiko, erh\u00f6ht aber das Type 2 Error Risiko.<\/li>\n\n\n\n<li>Ein kraftvoller Test kann ein geringeres Type 2 Error Risiko aufweisen, jedoch ein hohes Risiko Type 1 Errors.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Type 1 Error und Type 2 Error treten dort auf, wo sich die Verteilungen der beiden Hypothesen \u00fcberschneiden. Der rot schattierte Bereich steht f\u00fcr Alpha, die Fehlerquote Typ I, und der blau schattierte Bereich f\u00fcr Beta, die Fehlerquote Typ II.<\/p>\n\n\n\n<p>Indem Sie die Fehlerrate Typ I festlegen, beeinflussen Sie also indirekt auch die Gr\u00f6\u00dfe der Fehlerrate Typ II.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Wie kann man die Type 1 Error kontrollieren?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die Wahrscheinlichkeit, diesen Fehler zu begehen, h\u00e4ngt mit dem Signifikanzniveau (Alpha oder \u03b1) zusammen, das Sie festlegen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Dieser Wert, den Sie zu Beginn Ihrer Studie festlegen, bewertet die statistische Wahrscheinlichkeit, Ihre Ergebnisse zu erhalten (p-Wert). Der p-Wert ist ein Begriff, der haupts\u00e4chlich in der frequentistischen Statistik verwendet wird.<\/p>\n\n\n\n<p>In der akademischen Literatur wird das Signifikanzniveau normalerweise auf 0,05 oder 5% festgelegt. Das bedeutet, dass von 100 Tests, bei denen die Variationen gleich sind, 5 Tests besagen, dass die Variationen statistisch unterschiedlich sind. Wenn der erhaltene p-Wert Ihres Tests niedriger ist als das konfigurierte Signifikanzniveau, bedeutet dies, dass der Unterschied statistisch signifikant ist und mit der alternativen Hypothese \u00fcbereinstimmt.Der Unterschied ist jedoch statistisch nicht signifikant, wenn der p-Wert h\u00f6her als das Signifikanzniveau ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Um die Wahrscheinlichkeit eines Type 1 Error zu verringern, k\u00f6nnen Sie einfach ein niedrigeres Signifikanzniveau einstellen und die Experimente l\u00e4nger laufen lassen, um mehr Daten zu sammeln.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p>Bei VWO verwenden wir die Wahrscheinlichkeit, der Beste zu sein (Probability to be the Best, PBB) und den absoluten potenziellen Verlust (Absolute Potential Loss, PL) als Entscheidungsmetrik, um eine Gewinnvariante zu bestimmen. Die Verwendung der PL-Metrik mit PBB stellt sicher, dass selbst bei einem Type 1 Error die Gesamtauswirkungen der falschen Entscheidung f\u00fcr das Unternehmen tolerierbar sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie genau VWO Ihnen helfen kann, solche Fehler zu reduzieren, <a href=\"#free-trial\">testen Sie die kostenlose VWO-Testversion<\/a> oder <a href=\"#request-demo\">fordern Sie eine Demo<\/a> durch einen unserer Optimierungsexperten an.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn bei einem A\/B-Test beide Varianten \u00e4hnlich sind und sich nicht unterschiedlich auf die getestete Metrik auswirken, kann ein Fehler auftreten, bei dem die Nullhypothese nach Abschluss des Tests verworfen wird. Wenn in einem solchen Fall festgestellt wird, dass es einen statistischen Unterschied zwischen den Varianten gibt, handelt es sich um einen Fehler vom Typ I.<\/p>\n","protected":false},"author":373,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[13],"tags":[],"class_list":["post-5007","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized-de"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.9 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Type 1 Error \u2013 VWO Glossar<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ein Type 1 Error liegt vor, wenn ein A\/B-Test ein statistisch signifikantes Ergebnis liefert, obwohl kein Unterschied in der Performance der getesteten Varianten besteht.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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