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！
（一）Ⅰ型错误
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。
（二）Ⅱ型错误
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 t<ta，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。
犯Ⅱ型错误的概率记为β。β不是检验前规定的，大小与下列因素有关：
（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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