第一类错误:原假设是正确的,却拒绝了原假设。第二类错误:原假设是错误的,却没有拒绝原假设。第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示,这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝...
第一类错误(Ⅰ类错误)也称为 α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误。这意味着研究者的结论并不正确,即观察到了实际上并不存在的处理效应。第二类错误(Ⅱ类错误)也称为β错误,是指虚无假设错误时,反而接受虚无假设的情况,即没有观察到存在的处理效应。Ho为真时-|||-H1为真时-|||-x-||...
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...
推断面临着犯错误的可能。所犯的错误有两种类型,即第一类错误和第 二类错误。 (1)第一类错误和第二类错误 ①第Ⅰ类错误是在假设检验中拒绝了本来是正确的原假设,犯这种 错误的概率用α表示,所以又称α错误或弃真错误; ②第Ⅱ类错误是在假设检验中没有拒绝本来是错误的原假设,犯这 种错误的概率用β表示,所以...
第一类错误:原假设H0符合实际情况,检验结果将它否定了,称为弃真错误。 第二类错误:原假设H0不符合实际情况,检验结果无法否定它,称为取伪错误。二者的关系: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。
解析 第一类错误:弃真错误,原假设成立却被拒绝;第二类错误:择假错误,原假设错误却被接受。 在样本容量一定的条件下,若要减少犯第一类错误(弃真错误)的概率,必然会增加犯第二类错误(取伪错误)的概率;要同时减少犯两类错误的概率是不可能的。只有增大样本容量,才是使两类风险同时减少的唯一途径。
一类错误(Type I Error)和二类错误(Type II Error)是统计学中常用的两种错误分类,通常与假设检验相关。 一类错误(Type I Error): 定义:拒绝一个实际上是真实的假设的错误,也称为假阳性(False Positive)。 例子:在医学测试中,假设零假设是患者没有疾病,一类错误就是错误地得出患者...
(1)假设检验中Ⅰ、Ⅱ型错误的区别。 Ⅰ型错误是拒绝了实际上成立的Ho,也称为“弃真”错误,用α表示。统计推断时,根据研究者的要求来确定。 Ⅱ型错误是不拒绝实际上不成立的Ho,也称为“存伪”错误,用β表示。它只能与特定的H1结合起来才有意义,一般难以确切估计。 (2)Ⅰ、Ⅱ型错误的联系。 ①当抽样例数...
在进行假设检验时,我们常常会面临两种类型的错误,即第一类错误和第二类错误。了解这两种错误的含义和影响,对于正确理解假设检验的结果和取得可靠的研究结论非常重要。 一、第一类错误 第一类错误,又被称为显著性水平α水平的错误,是指在实际情况为真的情况下,拒绝了原假设的错误判断。换句话说,第一类错误意味着我们...