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简答题第一类错误与第二类错误的区别及联系何在?了解这两类错误有何实际意义?
  • (1)假设检验中Ⅰ、Ⅱ型错误的区别。
    Ⅰ型错误是拒绝了实际上成立的Ho,也称为“弃真”错误,用α表示。统计推断时,根据研究者的要求来确定。
    Ⅱ型错误是不拒绝实际上不成立的Ho,也称为“存伪”错误,用β表示。它只能与特定的H1结合起来才有意义,一般难以确切估计。
    (2)Ⅰ、Ⅱ型错误的联系。
    ①当抽样例数一定时,α越大,β越小;反之,α越小,β越大。
    ②统计推断中,Ⅰ、Ⅱ型错误均有可能发生,若要使两者都减小,可适当增加样本含量。
    ③根据研究者要求,n一定时,可通过确定α水平来控制β大小。
    (3)了解两类错误的实际意义。
    ①可用于样本含量的估计。
    ②可用来计算可信度(1-α),表明统计推断可靠性的大小。
    ③可用于计算把握度(1-β),来评价检验方法的效能等。
    ④有助于研究者选择适当的检验水准。
    ⑤可以说明统计结论的概率保证。
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