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单项选择题A1型题当样本含量固定时，第一类错误α和第二类错误β的关系有（）
D.&愈大，&愈大
E.&愈大，&愈小
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A.接受无效假设，拒绝备择假设
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C.备择假设的被接受的概率小于0.05
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E.无效假设成立的可能性很小，属小概率事件
E.无法判断
A.不拒绝错误的无效假设，即犯第二类错误的概率是0.05
B.统计推断上允许犯假阴性错误的概率为0.05
C.当无效假设正确时，平均在100次抽样中有5次推断是错误的
D.将实际差异误判为抽样误差的概率是0.05
E.实际上就是允许犯第二类错误的界限
A.差值的均数
B.差值的标准差
C.差值均数的标准误
D.差值的平方根
E.差值的方差
D.给定&时，P值减小
E.给定&时，P值增大第一类错误和第二类错误之间有什么关系_百度知道
第一类错误和第二类错误之间有什么关系
我有更好的答案
拒绝了实际上成立的H0，当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之.05，当拒绝H0时则理论上理论100次检验中平均有5次发生这样的错误.，也就是错误地判为无差别，接受了实际上不成立的H0 。要同时减小α和β，唯有增加样本例数，β愈小。第二类错误(typeⅡ error)。Ⅱ型错误。因而可通过选定α控制β大小，，即错误地判为有差别，这种弃真的错误称为Ⅰ型错误。其概率大小用即检验水准用α表示。α可取单尾也可取双尾。统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，β的大小很难确切估计。二者的关系是，α愈大。假设检验时可根据研究目的来确定其大小，一般取0第一类错误(typeⅠerror)，Ⅰ型错误，这类取伪的错误称为第二类错误。第二类错误的概率用β表示，假设检验能发现它们有差别的能力
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第一类错误|第二类错误
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第一类错误|第二类错误：
假设检验时，根据检验结果作出的判断，即拒绝H0或不拒绝H0，并不是百分之百的正确，可能发生两种错误。医学|教育|网搜集整理下面以样本均数与总体均数比较的t检验为例说明。①拒绝了实际上成立的H0，即样本原本来自&=&0的总体，由于抽样的偶然性得到了较大的t值，因t&t0.05（v）按&=0.05检验水准拒绝了H0，而接受了H1（&&&0），这类错误为第一类错误（或I型错误，type Ierror），如图19-3B.理论上犯第一类错误的概率为&，若&=0.05，那末，犯第一类错误的概率为0.05.②不拒绝实际上不成立的H0，即样本原本来自&&&0的总体，H0：&=&0实际上是不成立的，但由于抽样的偶然性，得到了较小的t值，因t＜t0.05（v），按&=0.05检验水准不拒绝H0，这类错误称为第二类错误（或Ⅱ型错误，type Ⅱ error），如图19-3C.犯第二类错误的概率为&，&值的大小很难确切地估计，但知道在样本含量不变的前提下，&越小，&越大；反之，&越大，&越小。同时减少&和&的唯一方法是增加样本含量，因为增加了样本的含量后，均数的抽样误差小，样本均数的代表性强，也就是样本均数较接近总体均数，因而可使犯第一类错误和第二类错误的概率减少。
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统计学中第一类错误与第二类错误
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　　统计学中第一类错误与第二类错误：
　　当假设检验拒绝了实际上成立的零假设时，所犯的错误称为第一类错误，其概率用α表示。
　　当假设检验接受实际上不成立的零假设时，所犯的错误称为第二类错误，其概率用β表示。
　　当样本含量一定时，α愈大，β愈小，反之，α愈小，β愈大。1－β称为检验效能或把握度，其意义是两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。
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