Se define como error de tipo alfa (o error de primera especie), aquél error que se comete cuando se rechaza una hipótesis nula que es verdadera. Por el contrario, un error de tipo beta (o error de segunda especie) sucede, cuando se acepta una hipótesis nula que es falsa.

Un ejemplo de error de tipo alfa se aprecia cuando se rechaza una muestra que se encuentra dentro de los límites de tolerancia aceptado. Un ejemplo de error de tipo beta sería lo contrario, se acepta una muestra que en realidad está fuera de los límites de tolerancia.

Hay que destacar que resulta más trascendente el error de tipo alfa que el error de tipo beta, puesto que rechazar una hipótesis que resulta ser cierta tiene mayores efectos que aceptar una hipótesis que realmente sea falsa.

Por lo tanto, se define una hipótesis alternativa, y que es aquélla que establece la presencia de diferencias entre valores de los parámetros medidos.

Para entender mejor este concepto, supongamos un conjunto de muestras provenientes de un mineral, cuyo valor medio es del 0,04 % de potasio. Aquí existen dos posibilidades:

a) Si analizamos blancos como muestras desconocidas, y asumimos que existe un error tipo alfa = 0,023 de rechazar la hipótesis cuando en realidad es cierta, entonces, de cada 1000 medidas obtendríamos 23 cuyo valor sería igual o superior a 0,04 %, O sea, erróneamente supondríamos que de cada 1000 muestras, 23 contendrían potasio. Este error conocido como tipo alfa, se le conoce también como nivel de significancia. Alfa, es la probabilidad de rechazar una hipótesis nula cuando en realidad es cierta.

b) Pongamos como ejemplo, que queramos determinar el contenido de potasio en una muestra mineral. Si aceptamos que bajo 0,04 % no existe potasio, y el contenido medio de una sustancia es del 0,04 %, entonces, el 50 % de este set de resultados, considerando un comportamiento normal, se rechazaría aunque contuviera el analito. En el gráfico apreciamos este error como tipo beta (se acepta una hipótesis que resulta ser falsa).