Statistikoje paprastai minimos dviejų rūšių klaidos – bet jos iš tiesų vyksta ir gyvenime, ir mes nevienodai į jas reaguojame. Pirmo tipo klaida – “false positive”, kai neteisingai patvirtiname klaidingą prielaidą. Antro tipo klaida – “false negative”, kai neteisingai atmetame teisingą prielaidą.
Statistikoje (o ir gyvenime) tai svarbu, nes remdamiesi netikslia, netinkama, tendencingai atrinkta išvada galime padaryti labai netinkamai “pagrįstų” išvadų. Dažnai savisaugos vedami žmonės renkasi atsargesnį variantą (kuris lyg ir atitinka antro tipo klaidą), o vedami emocijų ar lūkesčių – rizikingesnį (kuris lyg ir atitinka pirmo topo klaidą), bet ne visada ir ne visiems būna taip. Tačiau pagalvoti apie tai įdomu.
