Unter dem Alpha-Fehler, seltener auch Fehler 1. Art, wird eine statistische Fehlentscheidung verstanden, bei der die Nullhypothese H0 fälschlicherweise zugunsten der Alternativhypothese H1 abgelehnt wird. Der Alpha-Fehler muss im Zusammenhang mit einem zuvor festgelegten Signifikanzniveau gesehen werden. Geläufige Werte sind α = 5% bzw. α = 1%. Diese Angaben legen fest, wie extrem gefundene Effekte in erhobenen Stichproben sein müssen, um als statistisch bedeutsam zu gelten.
Die Nullhypothese formuliert in der Regel ein Ausbleiben statistischer Effekte, wie beispielsweise Zusammenhänge oder Unterschiede zwischen verschiedenen Variablen. Eine solche Fehlentscheidung kann schwerwiegende Folgen haben. Aus diesem Grund müssen Ergebnisse empirischer Forschungen stets kritisch reflektiert werden. Da Forschende nie wissen können, ob die gefundenen Effekte tatsächlich vorliegen oder nur zufällig in der erhobenen Stichprobe beobachtet wurden, ergibt sich folgendes Szenario:
| Wirklichkeit | Wirklichkeit | ||
| H0 signifikant | H0 verworfen | ||
| Stichprobe | H0 signifikant | Korrekt | Beta-Fehler |
| Stichprobe | H0 verworfen | Alpha-Fehler | Korrekt |
Zusammenfassung: Der Alpha-Fehler beschreibt die fälschliche Annahme, dass für die erhobenen Variablen kein nennenswerter Effekt vorzufinden ist, obwohl dieser in in der Population vorhanden ist.