小知识：什么是第一类错误、第二类错误
2014-05-09 MedSci MedSci原创
假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。 第一类错误(typeⅠerror)，Ⅰ型错误，拒绝了实际上成立的H0，，即错误地判为有差别，这种弃真的错误称为Ⅰ型错误。其概率大小用即检验 水准用α表示。α可取单尾也可取双尾。假设检验时可根据研究目的来确定其大小，一般取0.05，当拒绝H0时则理论上理论100次检验中平均有5次发
假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。
第一类错误(typeⅠerror)，Ⅰ型错误，拒绝了实际上成立的H0，，即错误地判为有差别，这种弃真的错误称为Ⅰ型错误。其概率大小用即检验水准用α表示。α可取单尾也可取双尾。假设检验时可根据研究目的来确定其大小，一般取0.05，当拒绝H0时则理论上理论100次检验中平均有5次发生这样的错误。
第二类错误(typeⅡ error)。Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误。第二类错误的概率用β表示，β的大小很难确切估计。当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通过选定α控制β大小。要同时减小α和β，唯有增加样本例数。统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a
test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。
以下图说明两类错误：
作者：MedSci
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#小知识#
39
确实都忘了啊，只知道几个组进行两两比较时，为了避免II类错误，要除以一个什么数字好像
125
统计已经忘光了，看不明白呢，嘿!
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