在统计学中,一类错误和二类错误是假设检验中可能出现的两种错误类型,分别对应拒绝正确原假设与接受错误原假设的情况。两类错误的概率(α和β)相
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。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...
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...
在医学测试中,假设零假设是患者患有疾病,二类错误就是错误地得出患者没有疾病的结论。 在产品检测中,假设产品不合格,但测试结果却错误地指示产品合格,这也是二类错误。 影响:二类错误的概率通常用β表示,β的大小与样本量、效应大小以及显著性水平有关。降低α以减少一类错误时,往往会增加β,即增加二类错误的概率。
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...
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...
一类错误(Type I Error)和二类错误(Type II Error)是统计学中与假设检验密切相关的两种错误分类。 一类错误,也称为假阳性(False Positive),指的是拒绝一个实际上是真实的假设的错误。比如说在医学测试中,零假设是患者没有疾病,而一类错误就是错误地得出患者患有疾病的结论。在假设检验中,我们通过设定显著性水平(...
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。
(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...