1樓：騎富貴容嫻
冰河：樓上的理解有誤。 對具體的某乙個實驗來說，如果實驗結果與根旅脊據假說做出的預期結論不相符，在嚴格遵循實驗推導的過程下，說明假說是錯誤的應該沒有問題難道假說就只有「正確」和「錯誤」兩種嗎？
至少還應該有「不完善」的吧散模。不完善的假說肯衝鎮緩定得不到實驗的證實，如果你一口咬定它是錯誤的，這種思想方法恐怕太簡單了吧。我想到這個問題不太複雜，儘可能說清楚，就沒有引經據典。
假設檢驗有兩種錯誤，哪兩種錯誤？
2樓：小qiong說生活
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=或α=。
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。
假設檢驗可能犯的兩類錯誤
3樓：貓先生
假設檢驗可手頌能犯的兩類錯誤介紹如下：
第工類錯誤即當原假設h 0 本來為真，卻錯誤地否定了，這種否定真實原假設的錯誤在統計上稱為第ⅰ類錯誤。
第ⅱ類錯誤即當原假設h 0 非真，卻錯誤地接受了，這種賀薯首接受非真原假設的錯誤在統計上稱為第ⅱ類錯誤。這就是假設檢驗中的兩類錯誤。
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。
先對總體的特徵做出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受做出推斷。常用的假設檢禪數驗方法有z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、f檢驗等 。
假設檢驗的兩類錯誤
4樓：enjoy薇薇安
假設檢驗及其兩類錯誤是數理統計學中的名詞。
一、兩類錯誤：在進行假設檢驗時提出原假設和備擇假設，巧謹原假設實際上是正確的，但我們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，但是我們卻做出了接受原假設的決定，此類錯誤稱為第二類錯誤。
二、第一類錯誤（ⅰ類錯誤）也稱為 α錯誤，是指當虛無假設（h0）族寬好正確時，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。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。
三、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。兩類錯兆鉛誤的關係：
1、 α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）
四、危害：犯ⅰ類錯誤得危害較大，由於報告了本來不存在的現象，則因此現象而衍生出的後續研究、應用的危害將是不可估量的。相對而言，ⅱ類錯誤的危害則相對較小，因為研究者如果對自己的假設很有信心，可能會重新設計實驗，再次來過，直到得到自己滿意的結果。
假設檢驗的兩類錯誤
5樓：始終做好自己
假設檢驗及其兩類錯誤是數理統計學中的名詞。
1、當假設h0正確時，小概率事件也有可能發生，此時我們會拒絕假設h0。因而犯了「棄真」的錯誤，稱此為第一類錯誤，犯第一類錯誤的概率恰好就是「小概率事件」發生的概率α，即p=α。
2、當假設h0不正確，但一次抽樣檢驗未發生不合理胡旁結果時，這時我們會接受h0，因而犯了「取偽」的錯誤，稱此為第二類錯誤，鎮做敗記β為犯第二類錯誤的概率，即p=β。
假設檢驗中的兩類御顫錯誤的狀況。
理論上，自然希望犯這兩類錯誤的概率都很小。當樣本容量n固定時，α、不能同時都小，即α變小時，β就變大；而β變小時，α就變大。
一般只有當樣本容量n增大時，才有可能使兩者變小。在實際應用中，一般原則是：控制犯第一類錯誤的概率，即給定α，然後通過增大樣本容量n來減小b。
這種著重對第一類錯誤的概率α加以控制的假設檢驗稱為顯著性檢驗。
什麼是假設檢驗中的兩類錯誤
6樓：懂視生活
假設檢驗中的兩類錯誤是第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤）。第一類錯誤是在實際上零假設為真的情況下，拒絕了零假設的錯誤判斷。這意味著褲判和我們錯誤地認為有統計顯著性，而實胡盯際上沒有。
錯誤通常以顯著性水平（α水平）來控制，α水平較低時，第一類錯誤的概率也較低。第二類錯誤是在實際上零假設為假的情況下，接受了零假設的錯誤判斷。這意味著我們未能發現實際存在的效應衝舉或關聯。
錯誤通常由樣本大小、效應大小和顯著性水平共同決定。較大的樣本大小、較大的效應大小以及較高的顯著性水平可以減少第二類錯誤的概率。
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