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统计学上的四型错误
Ⅰ型错误:也称假阳性错误。即当原假设H0客观上成立, 但根据假设检验的规则,将有α大小的概率错误地拒绝H0,同时错误地接受备择假设H1。
Ⅱ型错误:也称假阴性错误。即当H0客观上不成立,但根据假设检验的规则, 将有β大小的概率错误地拒绝H1,同时错误地接受H0。
Ⅲ型错误:即最终回答的是1个错误的问题。此错误主要是由于试验设计不周密不完善所致,如在试验设计中未将重要的试验因素包括在内。
Ⅳ型错误:即对1个假设进行了多项正确的检验, 但在对因果关系的分析时作出了错误的比较和解释,这些比较并非是由被使用的模型所定义的。此错误主要出现在结果的解释阶段。
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