进行有限量实验数据统计检验时如何正确选择置信水平？什么是第一类错误和第二类错误？置信水平需要根据具体的样本量来定，如果样本量比较少，比如说在数十例，那么一般选择0.05，如果样本量比较大，比如说上百例，那么需要选择0.01，如果样本量非常大，比如说上千，那么置信水平可以选择0.001甚至更小的数值
进行有限量实验数据统计检验时如何正确选择置信水平？什么是第一类错误和第二类错误？
置信水平需要根据具体的样本量来定，如果样本量比较少，比如说在数十例，那么一般选择0.05，如果样本量比较大，比如说上百例，那么需要选择0.01，如果样本量非常大，比如说上千，那么置信水平可以选择0.001甚至更小的数值。第一类和第二类错误都是针对假设检验而言。第一类错误指假阳性错误，即将阴性结果错误判断为阳性结果。第二类错误指假阴性错误，即将阳性结果错误判断为阴性结果。第一类和第二类错误是一对矛盾为了减少第一类错误，需要提高显著性水平，但显著性水平过高则会增加第二类错误发生的机会。在解决具体问题时往往需要做娱乐城一个折衷的方案，在两种错误之间达到某种平衡（héng）。
什么是第一类错误、第二类错误？
第一类错误就是拒真错误，为了降低第一类错误的概率，就要尽可能的做接受的推断，随之带来的就是可能把假的也当成真的接受了，这就导致纳伪错误的增加，即增加第二类错误发生的概率。这样本容量固定的【练：de】前提下，两类错直播吧误的概率不能同时减少。
为了同时减少两类错误的概率就得增加样本容量。
第一类错误和第二类错误之间有什么关系？
原假设是真实的，而做出拒绝原假设的判断，这是犯了第一类的错误——弃真错误原假设是不真实的，而做出接受原假设的判断，这是犯了第二类的错误——存伪错误样本量一定的时候，犯两类错误的可能性往往一个增大一个就减小，但是增大样本容量有可能使两个都减小
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