Sailkapen bitarraren eredua neurtu edo kalkulatzean emaitzak duen anomalia edo errore bat da. Eredu horretan hipotesi bat bete edo ez-betetzearekiko emaitzak multzokatzen dira.
Estatistikan I motako erroreak edo alfa (α) motako erroreak deritze (α: errorea egoteko probabilitatea). Hipotesiarekiko faltsua izan arren, ikerlariak edo gertaera katalogatzen duen pertsonak egiazkotzat jotzen duenean gertatzen dira. Hau da, emaitza hauek nahiz eta gure lagin-multzoan positibotzat katalogatu diren, errealitatean negatiboak dira.
Populazio batentzat planteatzen diren hipotesi adina positibo faltsu egon daitezke (non Estatistikaren alorreko terminologian populazioa lagin-multzoa den). Era berean, kontzeptua argitzeko hona hemen adibide bat:
- Mehatxuak kontrolatzeko talde batek bere kontrol-zentrora iristen zaizkion alertak katalogatu behar ditu “X” metodoa erabiliz. Eguna amaitzean, bitarteko aginteak ausazko kontrolak egiten ditu lanaren kalitatea egiaztatzeko. Hautemandakoaren arabera, “Y” alerta mehatxu modura katalogatu arren, bezeroarentzat kaltegabea da. Kasu honetan, esan daiteke Y alerta positibo faltsua dela.
Estatistikan, sentikortasuna da sistema baten gaitasuna egiazko balioak aurkitzeko eta balio faltsuak saihesteko edo, beste hitz batzuetan esanda, osasuntsu egonda, proba diagnostikoan adierazle anomaloaren alerta lortzeko probabilitatea. Positibo faltsuen arrazoi batzuk ondorengo hauek dira:
- Neurketa-tresnen akatsa.
- Populazioko kide batek ereduari egokitzen zaizkionarekin pareko ezaugarriak izatea. Hau da, edozein eredu definitzen denean, tokiren batean lerro bat ipini behar da hipotesia positiboa edo negatiboa dela zehazteko. Kasu batzuetan xumea da, aztertu nahi diren ezaugarriak bitarrak baitira; beste batzuetan, berriz, ez da hala gertatzen, adibidez, definitu nahi denean zenbat autentifikazio-saiakeretatik aurrera jotzen den ekintza indarrezko erasotzat.
- Giza faktorea. Gizakiak isuriak ditu, eta gerta liteke ereduak zorrozki ez aplikatzea. Horrek positibo faltsuaren akatsetara eraman dezake.
Testuinguru honetan interesgarria da negatibo faltsuen tasaren kontzeptua azaltzea. Hipotesia egiazkoa izan arren, proban emaitza negatiboa lortzeko probabilitatea da. Esaterako, negatibo faltsuaren kasu bat hau izan daiteke:
- Gaur egun antibirusaren funtzionamendua modernizatzen ari da. Lehen sinadurak aztertuta funtzionatzen zuten, eta orain detekzio heuristikoaren teknologiak erabiltzen dituzte. Azkenekoan ohiko portaerak “natural” modura etiketatzen dira; gainerakoak, ordea, “anomaloak” dira. Dena den, erasotzailearen portaera ereduaren “normaltasunaren” barruan sartuz gero, kaltegabetzat hartu eta negatibo faltsua litzateke.
Oro har, zibermehatxuak detektatzez hitz egiten denean, positibo faltsua gertatzen da, mehatxuarengatik alerta bat sortzen denean azkenean halakoa ez izan arren. Modu berean, negatibo faltsua gertatuko da benetako mehatxua ez denean detektatu. Beraz, esan daiteke negatibo faltsua, detektatzen ez den bitartean, arriskutsua izan daitekeela; positibo faltsuak, berriz, baztertu arte azpiegituraren erabilgarritasuna oztopatzen du.
