在假设检验中如何不拒绝H0,有可能发生哪一类统计学错误，如何控制这类统计学错误的大小

软件 2023-12-06

统计假设检验的两种错误是什么

假设检验中的两类错误是指在假设检验中，由于样本信息的局限性，势必会产生错误，错误无非只有两种情况，在统计学中，我们一般称为Ⅰ类错误，Ⅱ类错误。右图是研究结论和实际情况关系的矩阵：实际情况 H0正确 H0错误研究结论拒绝H0 I类错误正确接受H0 正确 II类错误第一类错误（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。可能产生原因： 1、样本中极端数值。 2、采用决策标准较宽松。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

卫生统计学中，P<0.05,拒绝H0，为什么会犯第一类错误？

只要拒绝原假设的时候就有犯第一类错误的可能性；不拒绝原假设（接受原假设）的时候就有犯第二类错误的可能性！而P值是说根据样本信息，得出的原假设或不利于现在情况的可能性，也是一个概率值！

假设检验中的两类错误的两类错误

假设检验及其两类错误是数理统计学中的名词。在进行假设检验时提出原假设和备择假设，原假设实际上是正确的，但做出的决定是拒绝原假设，此类错误称为第一类错误。

1、当假设H0正确时，小概率事件也有可能发生，此时我们会拒绝假设H0。因而犯了“弃真”的错误，称此为第一类错误，犯第一类错误的概率恰好就是“小概率事件”发生的概率α，即P{拒绝H0/H0为真}=α

2、当假设H0不正确，但一次抽样检验未发生不合理结果时，这时我们会接受H0，因而犯了“取伪”的错误，称此为第二类错误，记β为犯第二类错误的概率，即P{接受H0/H0不真}=β。

危害

犯Ⅰ类错误得危害较大，由于报告了本来不存在的现象，则因此现象而衍生出的后续研究、应用的危害将是不可估量的。相对而言，Ⅱ类错误的危害则相对较小，因为研究者如果对自己的假设很有信心，可能会重新设计实验，再次来过，直到得到自己满意的结果（但是如果对本就错误的观点坚持的话，可能会演变成Ⅰ类错误）。

以上内容参考：百度百科-假设检验中的两类错误

假设检验中所犯的两类错误是什么？如何减少错误

原假设实际上是不正确的，但是却做出了接受原假设的决定，此类错误称为第二类错误。

先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。

扩展资料：

假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”。

“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”。

在假设检验中,两类错误以及各种可能结果的概率是怎样的？

假设检验中的两类错误是指在假设检验中，由于样本信息的限制，必然会发生错误，而且只有两类错误。正确的图形是一个矩阵，研究结论和实际情况之间的关系: 实际情况 h0是正确的，h0是错误的。本研究的结论是拒绝 h0i 型错误正确地接受 h0i 型错误 ii 型错误 i 型错误(i 型错误)也称为错误，拒绝 h0的错误当零假设(h0)是正确的。这意味着研究人员关于加工效应并不存在的结论是不正确的。可能原因: 1。样本中的极端值。图2。使用宽松的决策标准。第二种类型的错误(类型 ii 错误) ，也称为错误，指的是零假设时的错误，但接受零假设，即没有观察到的加工效果。可能的原因是: 1。实验设计并不敏感。

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