描述I型和II型错误的区别.
类 I 和类 II 错误都与假设测试有关,这是一种基于数据样本的统计方法,用于推断假设的有效性.在这种情况下,假设通常被假设为真,除非证据表明相反.例如,研究人员可以开始研究假设两组之间没有区别,然后他们可以使用数据测试该假设.类 I 错误发生在实际上是真的时候,假设被拒绝.换句话说,它是拒绝假设的错误.这也被称为"假阳性".犯下这种错误的概率由希腊假设 alpha (α) 或"意义水平"表示.在这种情况下,假设通常设为 0.05,这意味着假设的拒绝率为5%.在计算错误时,他们可以使用数据来测试该假设.类 II 错误发生时,它是拒绝假设的错误.类 I 错误实际上是假设的错误,而在拒绝假设时,它是假设的错误.类 II 错误实际上是假设的错误,而在拒绝假设时,它是假设的错误.