假设检验中的两类错误是什么如何才能少犯两类错误(假设检验中的两类错误分别是)

导语：假设检验中的两类错误

由于假设检验是一个推论过程，一个样本所提供的关于总体的信息是有限的，所以可能会犯两类错误：

（1）α错误和β错误。1、α错误是指当零假设成立时，拒绝零假设犯的&34;错误，也叫1型错误，可能的原因是：

①、样本中包含的某些极端数据与总体有很大差异；

②、也可能是由于研究者所采用的决策标准过于宽松。

在大多数研究情境中，犯Ⅰ类错误的结果是十分严重的。根据惯例，最大允许的α值为0.05，即犯错误的概率为5%。

2、β错误是指当零假设不成立时，未拒绝零假设所犯的&34;错误，也叫Ⅱ型错误。可能的原因是：Ⅱ类错误常常是由于实验设计不够灵敏，样本数据的变异性过大，或是处理效应本身比较小。虽然处理对样本产生了作用，但是样本均值并没有落在临界区域内，也就不能拒绝虚无假设。 与Ⅰ类错误不同的是，Ⅱ类错误无法由一个准确的概率值来衡量，它的概率依赖于许多因素，需要用函数表示。（2）a错误和B错误相互之间的关系1、α增大时β减小，但是二者之和不为1，α＋β通常不等于1；2、在其他条件不变的情况下，a与β不可能同时减小或增大；3、统计学中称（1-β）为统计检验力。即当虚无假设为假时，正确拒绝虚无假设的概率；4、加大n，二者都减小，所以在限定α值时，要减小β值可通过增大样本容量来实现。

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