第一類錯誤|第二類錯誤：

假設檢驗時，根據檢驗結果作出的判斷，即拒絕H0或不拒絕H0，并不是百分之百的正確，可能發(fā)生兩種錯誤。醫(yī)學|教育|網搜集整理下面以樣本均數與總體均數比較的t檢驗為例說明。①拒絕了實際上成立的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檢驗水準拒絕了H0，而接受了H1（μ≠μ0），這類錯誤為第一類錯誤（或I型錯誤，type Ierror），如圖19-3B.理論上犯第一類錯誤的概率為α，若α=0.05，那末，犯第一類錯誤的概率為0.05.②不拒絕實際上不成立的H0，即樣本原本來自μ≠μ0的總體，H0：μ=μ0實際上是不成立的，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檢驗水準不拒絕H0，這類錯誤稱為第二類錯誤（或Ⅱ型錯誤，type Ⅱ error），如圖19-3C.犯第二類錯誤的概率為β，β值的大小很難確切地估計，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。同時減少α和β的唯一方法是增加樣本含量，因為增加了樣本的含量后，均數的抽樣誤差小，樣本均數的代表性強，也就是樣本均數較接近總體均數，因而可使犯第一類錯誤和第二類錯誤的概率減少。