ในทางสถิติคำว่า "ความผิดพลาด" ปรากฏขึ้นในสองลักษณะ ประการแรก เกิดขึ้นในบริบทของการตัดสินใจซึ่งความน่าจะเป็นของความผิดพลาดอาจถือได้ว่าเป็นความน่าจะเป็นของการตัดสินใจที่ผิดพลาด และจะมีค่าแตกต่างกันสำหรับความผิดพลาดแต่ละประเภท ประการที่สอง เกิดขึ้นในบริบทของการสร้างแบบจำลองทางสถิติ (เช่น การวิเคราะห์การถดถอย) ซึ่งค่าที่ทำนายโดยแบบจำลองอาจคลาดเคลื่อนจากผลลัพธ์ที่สังเกตได้ และคำว่าความน่าจะเป็นของความผิดพลาดอาจหมายถึงความน่าจะเป็นของการเกิดความผิดพลาดในปริมาณต่างๆ

ในการทดสอบสมมติฐานทางสถิติสามารถแยกประเภทของข้อผิดพลาด ได้สองประเภท

• ข้อผิดพลาดประเภทที่ 1คือการปฏิเสธสมมติฐานว่างที่เป็นจริง ซึ่งเท่ากับผลลัพธ์ที่เป็นบวกเท็จ
• ข้อผิดพลาดประเภทที่ 2ซึ่งประกอบด้วยการไม่ปฏิเสธสมมติฐานว่างที่เป็นเท็จ ซึ่งถือเป็นผลลัพธ์เชิงลบเท็จ^{[ 1 ]}

ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดก็มีความแตกต่างกันในทำนองเดียวกัน

• สำหรับความผิดพลาดประเภทที่ 1 จะแสดงด้วยสัญลักษณ์ α (อัลฟา) ซึ่งเรียกว่าขนาดของการทดสอบ และมีค่าเท่ากับ 1 ลบด้วยความจำเพาะของการทดสอบ ปริมาณนี้บางครั้งเรียกว่าความเชื่อมั่นของการทดสอบ หรือระดับนัยสำคัญ (LOS) ของการทดสอบ
• สำหรับความผิดพลาดประเภทที่ 2 จะแสดงด้วยสัญลักษณ์ β (เบต้า) ซึ่งเท่ากับ 1 ลบด้วยกำลังการทดสอบหรือ 1 ลบด้วยความไวของการทดสอบ

การสร้างแบบจำลองทางสถิติและเศรษฐศาสตร์มักมีเป้าหมายเพื่อลดความแตกต่างระหว่างค่าที่สังเกตได้กับค่าที่ทำนายหรือค่าตามทฤษฎี ความแตกต่างนี้เรียกว่าข้อผิดพลาด (error ) แต่หากสังเกตโดยตรงจะเรียกว่า ค่าตกค้าง (residual ) ได้ดีกว่า

ถือว่าข้อผิดพลาดเป็นตัวแปรสุ่มและด้วยเหตุนี้จึงมีการแจกแจงความน่าจะเป็น การแจกแจงนี้สามารถนำมาใช้ในการคำนวณความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดที่มีค่าอยู่ในช่วงที่กำหนดได้