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(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...
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...
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。
· 第一类错误是拒绝了真实的假设,可能导致错误的结论(“错杀好人”)。 · 第二类错误是接受了错误的假设,可能导致未能发现真正的差异(“放过坏人”)。 错误之间的关系 · 在样本量不变的情况下,降低第一类错误的概率会导致第二类错误的概率增加,反之亦然。 · 为了同时降低两种错误的概率,需要增加样本量。 错...
一类错误是指虚无假设Ho是正确的,但研究者却拒绝了它,也叫I型错误,或弃真错误。 二类错误发生在当研究者不能拒绝一个错误的虚无假设时,意味着假设检验不能检测出真正的 处理效应,即对处理效应视而不见的错误,也称作 II型错误,或纳伪错误。影响二类错误大小 的因素有:总体参数的真值大小;显著性水平 a大小;样本...
第一类错误,也称为“假阳性错误”,是在统计假设检验中,错误地拒绝了实际上成立的零假设。换句话说,它是在没有实际效果的情况下,错误地认为有显著效果。例如,在医学检测中,第一类错误可能是指将一个健康的人错误地诊断为患有某种疾病。 第二类错误,也称为“假阴性错误”,是在统计假设检验中,错误地接受了实际...
如何控制两类错误?相关知识点: 试题来源: 解析 第一类错误是“以真为假”的错误,即原假设是正确但却被拒绝的错误,也称“弃真错误”;第二类错误是“以假为真”的错误,即原假设不正确却被接受的错误,也称“纳伪”错误。这两类错误是一对矛盾体,当我们设法降低第一类错误的概率 ...