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Ⅰ型错误与Ⅱ型错误的概念——公卫执业医师知

文章来源:admin 更新时间:2020-09-30

  关于Ⅰ型错误与Ⅱ型错误的概念——公卫执业医师知识点,医学教育网编辑整理相关资料如下,希望对大家备考2020公卫执业医师《卫生统计学》相关知识有帮助!

  Ⅰ型错误,亦称“第一类错误”或“a 错误”。当原假设 H0 正确,但由于检验统计量的值落入拒绝域而未被接受时所犯的错误。如图,设H 0 ∶m = m0 , H 1∶m = m1 , 若μ确实为μ0,即 H0 实际上是正确的,但由于抽样的随机性,得到较大的 t 值,因 t≥ta,t 值落入拒绝域,按所取显著性水平a 未接受正确的 H0,结论为μ=μ1,此推断错误就是Ⅰ型错误。

  犯Ⅰ型错误的概率等于检验前经深思熟虑选定的显著性水平 a。若选择 a为 0.05,意即拒绝正确原假设 H0时,平均百次中犯错误的机遇可能有五次。若取 a=0.01, 则平均百次中仅可能犯一次错误。显著性水平越高,犯Ⅰ型错误的可能性越小,但却同时增加了犯Ⅱ型错误的概率。统计推断中,研究者不可能完全避免错误,只求善于控制错误。

  Ⅱ型错误亦称“第二类错误”或“β错误”。当原假设 H0 不正确( 即备择假设 H1 正确),但由于检验统计量的值没有落入拒绝域而未被拒绝时所犯的错误。参见“Ⅰ型错误”中的图,设H 0 ∶m = m 0 ,H1 ∶m = m1 ,若μ确实等于μ1,即 H0 实际上是不正确的,但由于抽样的随机性,得到较小的 t 值,因 tta,t 值没有落入拒绝域,按所取显著性水平 a 未拒绝错误的 H0,结论为μ=μ0,此推论错误就是Ⅱ型错误。

  (1)在参数检验中,β依赖于参数的实际值与假设值之间的距离,实际值与假设值相差越大,β越小;

  (2)β与检验前选定的 a有关,a越小,β越大。要同时降低 a和β,需增加样本容量 n;

  (3)当 a和 n固定时,根据研究问题的性质选择适当的检验类型可减少β。为辨别一个既定大小的差异需确定样本容量时要考虑Ⅱ型错误。

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