1樓：滿意請採納喲
假設檢驗及其兩類錯誤是數理統計學中的名詞。
在進行假設檢驗時提出原假設和備擇假設，原假設實際上是正確的，但做出的決定是拒絕原假設，此類錯誤稱為第一類錯誤。
原假設實際上是不正確的，但是卻做出了接受原假設的決定，此類錯誤稱為第二類錯誤。
假設檢驗中的兩類錯誤是指在假設檢驗中，由於樣本資訊的侷限性，勢必會產生錯誤，錯誤無非只有兩種情況，在統計學中，一般稱為ⅰ類錯誤，ⅱ類錯誤。
右圖是研究結論和實際情況關係的矩陣：
第一類錯誤（ⅰ類錯誤）也稱為 α錯誤，是指當虛無假設(h0)正確時，而拒絕h0所犯的錯誤。這意味著研究者的結論並不正確，即觀察到了實際上並不存在的處理效應。
可能產生原因：
1、樣本中極端數值。
2、採用決策標準較寬鬆。
第二類錯誤（ⅱ類錯誤）也稱為β錯誤，是指虛無假設錯誤時，反而接受虛無假設的情況，即沒有觀察到存在的處理效應。
可能產生的原因：
1、實驗設計不靈敏。
2、樣本資料變異性過大。
3、處理效應本身比較小。
兩類錯誤的關係：
1、 α+β不一定等於1。
2、在樣本容量確定的情況下，α與β不能同時增加或減少。
3、統計檢驗力。（1-β）
2樓：釋栩
沒有一般情況下只犯哪種錯誤，兩種錯誤都可能犯，而且刻意減小一種錯誤的發生率，必然導致另一種錯誤的發生率變高，要是兩種錯誤發生的概率都減小，必須增大樣本數量
假設檢驗中的兩類錯誤的兩類錯誤
3樓：淦星爵
假設檢驗中的兩類錯誤是指在假設檢驗中，由於樣本資訊的侷限性，勢必會產生錯誤，錯誤無非只有兩種情況，在統計學中，我們一般稱為ⅰ類錯誤，ⅱ類錯誤。
右圖是研究結論和實際情況關係的矩陣： 實際情況h0正確h0錯誤研究結論 拒絕h0i類錯誤正確接受h0正確ii類錯誤第一類錯誤（ⅰ類錯誤）也稱為 α錯誤，是指當虛無假設(h0)正確時，而拒絕h0所犯的錯誤。這意味著研究者的結論並不正確，即觀察到了實際上並不存在的處理效應。
可能產生原因：
1、樣本中極端數值。
2、採用決策標準較寬鬆。
第二類錯誤（ⅱ類錯誤）也稱為β錯誤，是指虛無假設錯誤時，反而接受虛無假設的情況，即沒有觀察到存在的處理效應。
可能產生的原因：
1、實驗設計不靈敏。
2、樣本資料變異性過大。
3、處理效應本身比較小。
兩類錯誤的關係：
1、 α+β不一定等於1。
2、在樣本容量確定的情況下，α與β不能同時增加或減少。
3、統計檢驗力。（1-β）
《統計學》中“第一類錯誤”和“第二類錯誤”分別是指什麼？
4樓：森海和你
第一類錯誤：原假設是正確的，卻拒絕了原假設。
第二類錯誤：原假設是錯誤的，卻沒有拒絕原假設。
第一類錯誤即i型錯誤是指拒絕了實際上成立的h0，為“棄真”的錯誤，其概率通常用α表示，這稱為顯著性水平。α可取單側也可取雙側，可以根據需要確定α的大小，一般規定α=0.05或α=0.
01。第二類錯誤即ⅱ型錯誤是指不拒絕實際上不成立的h0，為“存偽”的錯誤，其概率通常用β表示。β只能取單尾，假設檢驗時一般不知道β的值，在一定條件下(如已知兩總體的差值δ、樣本含量n和檢驗水準α)可以測算出來。
我們在做假設檢驗的時候會犯兩種錯誤：第一，原假設是正確的，而你判斷它為錯誤的；第二，原假設是錯誤的，而你判斷它為正確的。我們分別稱這兩種錯誤為第一類錯誤和第二類錯誤。
我們常把假設檢驗比作法庭判案，我們想知道被告是好人還是壞人。原假設是“被告是好人”，備擇假設是“被告是壞人”。法庭判案會犯兩種錯誤：
如果被告真是好人，而你判他有罪，這是第一類錯誤(錯殺好人)；如果被告真是壞人，而你判他無罪，這是第二類錯誤(放走壞人)。
記憶方法：我們可以把第一類錯誤記為“以真為假”，把第二類錯誤記為“以假為真”。當然我們也可以將第一類錯誤記為“錯殺好人”，把第二類錯誤記為“放走壞人”。
在其他條件不變的情況下，如果要求犯第一類錯誤概率越小，那麼犯第二類錯誤的概率就會越大。這個結論比較容易理解，當我們要求“錯殺好人”的概率降低時，那麼往往就會“放走壞人”。
同樣的，在其他條件不變的情況下，如果要求犯第二類錯誤概率越小，那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求“放走壞人”的概率降低時，那麼往往就會“錯殺好人”。
同樣的，在其他條件不變的情況下，如果要求犯第二類錯誤概率越小，那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求“放走壞人”的概率降低時，那麼往往就會“錯殺好人”。
5樓：微甜世界
1、第一類錯誤又稱ⅰ型錯誤、拒真錯誤，是指拒絕了實際上成立的、正確的假設，為“棄真”的錯誤，其概率通常用α表示。假設檢驗是反證法的思想，依據樣本統計量作出的統計推斷，其推斷結論並非絕對正確，結論有時也可能有錯誤，錯誤分為兩類。
2、第二類錯誤，ⅱ型錯誤，接受了實際上不成立的h0 ，也就是錯誤地判為無差別，這類取偽的錯誤稱為第二類錯誤，其概率用β表示。簡單說就是：你的假設是錯誤，但你接受該假設。
“第一類錯誤”和“第二類錯誤”之間的關係：
1、當樣本例數固定時，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通過選定α控制β大小。要同時減小α和β，唯有增加樣本例數。
統計上將1-β稱為檢驗效能或把握度(power of a test)，即兩個總體確有差別存在，而以α為檢驗水準，假設檢驗能發現它們有差別的能力。實際工作中應權衡兩類錯誤中哪一個重要以選擇檢驗水準的大小。
2、做假設檢驗的時候會犯兩種錯誤：第一，原假設是正確的，而你判斷它為錯誤的；第二，原假設是錯誤的，而你判斷它為正確的。我們分別稱這兩種錯誤為第一類錯誤(type i error)和第二類錯誤(type ii error)。
第一類錯誤：原假設是正確的，卻拒絕了原假設。
第二類錯誤：原假設是錯誤的，卻沒有拒絕原假設。
我們常把假設檢驗比作法庭判案，我們想知道被告是好人還是壞人。原假設是“被告是好人”，備擇假設是“被告是壞人”。法庭判案會犯兩種錯誤：
如果被告真是好人，而你判他有罪，這是第一類錯誤(錯殺好人)；如果被告真是壞人，而你判他無罪，這是第二類錯誤(放走壞人)。
記憶方法：我們可以把第一類錯誤記為“以真為假”，把第二類錯誤記為“以假為真”。當然我們也可以將第一類錯誤記為“錯殺好人”，把第二類錯誤記為“放走壞人”。
在其他條件不變的情況下，如果要求犯第一類錯誤概率越小，那麼犯第二類錯誤的概率就會越大。這個結論比較容易理解，當我們要求“錯殺好人”的概率降低時，那麼往往就會“放走壞人”。
同樣的，在其他條件不變的情況下，如果要求犯第二類錯誤概率越小，那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。當我們要求“放走壞人”的概率降低時，那麼往往就會“錯殺好人”。同樣的，在其他條件不變的情況下，如果要求犯第二類錯誤概率越小，那麼犯第一類錯誤的概率就會越大。
當我們要求“放走壞人”的概率降低時，那麼往往就會“錯殺好人”。
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