第一類錯(cuò)誤|第二類錯(cuò)誤：

假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果作出的判斷，即拒絕H0或不拒絕H0，并不是百分之百的正確，可能發(fā)生兩種錯(cuò)誤。醫(yī)學(xué)|教育|網(wǎng)搜集整理下面以樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn)為例說明。①拒絕了實(shí)際上成立的H0，即樣本原本來自μ=μ0的總體，由于抽樣的偶然性得到了較大的t值，因t≥t0.05（v）按α=0.05檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕了H0，而接受了H1（μ≠μ0），這類錯(cuò)誤為第一類錯(cuò)誤（或I型錯(cuò)誤，type Ierror），如圖19-3B.理論上犯第一類錯(cuò)誤的概率為α，若α=0.05，那末，犯第一類錯(cuò)誤的概率為0.05.②不拒絕實(shí)際上不成立的H0，即樣本原本來自μ≠μ0的總體，H0：μ=μ0實(shí)際上是不成立的，但由于抽樣的偶然性，得到了較小的t值，因t＜t0.05（v），按α=0.05檢驗(yàn)水準(zhǔn)不拒絕H0，這類錯(cuò)誤稱為第二類錯(cuò)誤（或Ⅱ型錯(cuò)誤，type Ⅱ error），如圖19-3C.犯第二類錯(cuò)誤的概率為β，β值的大小很難確切地估計(jì)，但知道在樣本含量不變的前提下，α越小，β越大；反之，α越大，β越小。同時(shí)減少α和β的唯一方法是增加樣本含量，因?yàn)樵黾恿藰颖镜暮亢螅鶖?shù)的抽樣誤差小，樣本均數(shù)的代表性強(qiáng)，也就是樣本均數(shù)較接近總體均數(shù)，因而可使犯第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤的概率減少。