假设检验的两类错误和两类风险

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

只要进行假设检验，就存在两类错误和两类风险。

两类错误

第一类错误，α错误；

• 原假设正确，但是样本分析结果否定了原假设

第二类错误、 β 错误

• 原假设不正确，但是样本分析结果支持了原假设
• 产品实际不合格，但是检验时接受它

第一类风险

• 第一类风险、 α 风险
• 生产方风险、弃真风险
• 一般地，取a =5%

第二类风险

• 第二类风险、 β 风险
• 客户方风险、存伪风险
• 一般地， 取β =10%、20%

降低风险的办法：增加样本数量。

Power（功效、检出能力）

• Power是正确否定错误原假设的概率；
• Power = 1 – β

假设检验中，影响样本量的因素：

1. 第一类风险α，一般取α=0.05，对应95%的置信度
2. 第二类风险β，一般取β=10%~20% （功效 Power =1- β）
3. 差异(Difference)是假设检验需要辨别的最小差异

• 差异要求代表分析的精确度；
• 差异可以理解为允许波劢的幅度，或显著性的发化；
• 总体之间的差异超过设定差异值时，需要识别出来；

检验总体的离散性

• 连续型数据用标准差表示；
• 离散型数据用比率表示。