L型错误，也被称为第一类错误（Type I error），是指在假设检验中，当原假设（H0）实际上是正确的，但由于抽样误差或其他随机因素的影响，我们错误地拒绝了它。换句话说，L型错误是在没有足够证据的情况下，错误地认为某个现象存在。
产生L型错误的原因通常与统计检验的显著性水平（α）有关，显著性水平是在原假设为真的情况下，我们接受备择假设的概率。
L型错误在哪些领域常见？
如何避免L型错误？
什么是H0和H1？
