什么是统计推断中两类错误

问题描述

精选答案

在统计推断中，两类错误主要出现在假设检验中。假设检验是数理统计学中的一种方法，它根据一定的假设条件由样本推断总体。

第一类错误，也称为弃真错误，是指当原假设实际上是成立的，但我们基于样本数据拒绝了它。这类错误的概率通常用α表示，这是因为在原假设为真的条件下，取得比临界值更为极端的检验统计量取值的概率为α。在进行假设检验时，如果得到比临界值更为极端的检验统计量取值将拒绝原假设，即在原假设为真的条件下，却做出了拒绝原假设的决定。

第二类错误，是指在进行假设检验时，原假设实际上是错误的，但我们并未拒绝它。这类错误可能导致我们错过发现一些真实世界中的差异或效果。

为了降低这两类错误的风险，研究者需要权衡不同因素并选择合适的显著性水平α。例如，如果第二类错误的后果被认为更为严重，那么研究者可能会选择降低显著性水平，从而增加第一类错误的概率，但减少第二类错误的概率。

其他回答

张老师说心理

两类错误（errors of two kinds），统计学的基本概念之一，指假设检验中可能出现的弃真纳伪的错误。