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假設檢驗中的兩類錯誤
鎖定
- 中文名
- 假設檢驗中的兩類錯誤
- 外文名
- 2 types of error in hypothesis test
- 概 述
- 一般稱為Ⅰ類錯誤和Ⅱ類錯誤。
- 產生原因
- 樣本中極端數值
假設檢驗中的兩類錯誤兩類錯誤
假設檢驗中的兩類錯誤是指在假設檢驗中,由於樣本信息的侷限性,勢必會產生錯誤,錯誤無非只有兩種情況,在統計學中,我們一般稱為Ⅰ類錯誤,Ⅱ類錯誤。
研究結論和實際情況關係的矩陣:
- | 實際情況 | ||
H0正確 | H0錯誤 | ||
研究結論 | 拒絕H0 | I類錯誤 | 正確 |
接受H0 | 正確 | II類錯誤 |
可能產生原因:
1、樣本中極端數值。
2、採用決策標準較寬鬆。
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。
可能產生的原因:
1、實驗設計不靈敏。
3、處理效應本身比較小。
兩類錯誤的關係:
1、 α+β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)
假設檢驗中的兩類錯誤危害
犯Ⅰ類錯誤的危害較大,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(但是如果對本就錯誤的觀點堅持的話,可能會演變成Ⅰ類錯誤)。