在卫生统计学中，I型错误（Type I error）和II型错误（Type II error）是假设检验过程中可能出现的两种错误。这两种错误彼此相关但又有所不同。
I型错误指的是当原假设H0实际上为真时，我们却错误地拒绝了它。这种错误也被称为“假阳性”。比如，在临床试验中，如果一种新药实际上并没有效果（即原假设成立），但是通过统计检验得出该药物有效的结论，这就犯了I型错误。
II型错误则是指当原假设H0实际上是不正确的时候，我们却未能拒绝它。这种错误也被称为“假阴性”。例如，在前述的临床试验中，如果新药确实有效（即备择假设成立），但通过统计检验得出该药物无效的结论，则犯了II型错误。
I型和II型错误之间存在一定的权衡关系：减少一种类型的错误通常会导致另一种类型错误的概率增加。在设计研究或实验时，需要根据具体情况来决定如何平衡这两种错误的风险。例如，在某些情况下可能更希望避免假阳性结果（如药物安全性测试），而在其他情况下则可能更关注于不漏掉真正的疗效（如疾病诊断）。因此，理解I型和II型错误之间的关系对于正确地解释统计结果至关重要。
I型错误指的是当原假设H0实际上为真时，我们却错误地拒绝了它。这种错误也被称为“假阳性”。比如，在临床试验中，如果一种新药实际上并没有效果（即原假设成立），但是通过统计检验得出该药物有效的结论，这就犯了I型错误。
II型错误则是指当原假设H0实际上是不正确的时候，我们却未能拒绝它。这种错误也被称为“假阴性”。例如，在前述的临床试验中，如果新药确实有效（即备择假设成立），但通过统计检验得出该药物无效的结论，则犯了II型错误。
I型和II型错误之间存在一定的权衡关系：减少一种类型的错误通常会导致另一种类型错误的概率增加。在设计研究或实验时，需要根据具体情况来决定如何平衡这两种错误的风险。例如，在某些情况下可能更希望避免假阳性结果（如药物安全性测试），而在其他情况下则可能更关注于不漏掉真正的疗效（如疾病诊断）。因此，理解I型和II型错误之间的关系对于正确地解释统计结果至关重要。
学员讨论（0）
相关资讯
扫一扫立即下载
