类型 I 和类型 II 错误

类型 I 和类型 II 错误

在决定否定或未能否定原假设 (H o) 时可能发生的错误。如果在原假设为真时否定原假设，则发生类型 I 错误。如果在原假设为假时未能否定原假设，则发生类型 II 错误。

下面是可能对原假设做出的四种可能决策的表：

H o为真H o为假

未能否定 H o正确决定类型 II 错误

否定 H o类型 I 错误正确决定

假设一位医疗研究人员关注比较两种药物疗法的效果。原假设和备择假设为：

原假设(H o ):m1 = m2

备择假设 (H1):m 1m2

如果犯类型 I 错误，就是在两种疗效相同时做出两种疗效不同的结论，从而否定原假设。如果两种药物疗法的效果相同，则可以认为此错误不太严重，因为患者会得到相同水平的疗效。如果犯类型 II 错误，就是在应该否定原假设时未能否定原假设。也就是说，您得出了疗效相同的结论，但实际上疗效并不相同。如果将效果较差的药物而非效果较好的药物出售给公众，此错误可能会危及生命。执行您自己的假设检验时，请考虑类型 I 和类型 II 错误的风险，以及发生某一类型错误的概率是否比发生另一类型错误更严重、代价更大。

发生类型 I 错误的概率为 a，这是您为假设检验设置的显著性水平。a 为 0.05 表明，愿意接受 5% 的可能性在否定原假设时出错。发生类型 II 错误的概率为b，此值通常未知。但是，通过确保检验具有足够功效可以降低犯类型 II 错误的风险。这可以通过确保样本大到足以在真正存在差异时检测到差异而实现。