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犯第一类错误的概率不超过α 犯第一类错误的概率不超过1-α 犯第二类错误的概率不超过1-α 犯第二类错误的概率不超过α
不拒绝错误的无效假设，即犯第二类错误的概率是0．05 统计推断上允许犯假阴性错误的概率为0．05 当无效假设正确时，平均在100次抽样中有5次推断是错误的 将实际差异误判为抽样误差的概率是0．05 实际上就是允许犯第二类错误的界限
犯第一类错误的概率不超过a 犯第二类错误的概率不超过1-a 犯第二类错误的概率大于1-a 犯第二类错误的概率不超过a
α+β=1 α>β α<β 增加样本量是同时减少α及β的唯一方法 若α确定，β也能确定
n一定时，α减小则β减小 n一定时，α减小则β增大 α值改变与β无关 检验中犯第一类错误则不会犯第二类错误 α等于1-β
=
α与β成正比例关系变化 α与β成反比例关系变化 当α值给定后，β值随之确定 当α值减小后，β值会随之增大
n一定时，α减小则β减小 n一定时，α减小则β增大 α值改变与β无关 检验中犯第一类错误则不会犯第二类错误 等于1-β
犯第一类错误的概率不超过1-α 犯第一类错误的概率不超过α 犯第二类错误的概率超过1-α 犯第二类错误的概率不超过α
原假设为真时拒绝原假设的概率不超过α 犯第一类错误的概率不超过α 犯第二类错误的概率不超过1-α 当原假设不真时接受原假设的概率不超过α 犯两类错误的概率之和不超过α
α+β=1 α>β α<β 增加样本量是同时减少α及β的唯一方法 若α确定，β也能确定
犯第一类 犯第二类 既犯第一类也犯第二类 不犯任一类
犯第一类错误的最小概率 犯第二类错误的最小概率 在一次事件中很可能发生的概率 在一次事件中几乎不可能发生的概率
犯第一类错误的概率不超过a 犯第一类错误的概率不超过1-a 犯第二类错误的概率不超过1-a 犯第二类错误的概率超过a 犯第一类错误的概率为a
不拒绝错误的无效假设，即犯第二类错误的概率是0.05 统计推断上允许犯假阴性错误的概率为0.05 当无效假设正确时，平均在100次抽样中有5次推断是错误的 将实际差异误判为抽样误差的概率是0.05 实际上就是允许犯第二类错误的界限
第一类错误概率． 第一类错误概率的上界． 第二类错误概率． 第二类错误概率的上界．
不拒绝错误的无效假设，即犯第二类错误的概率是0.05 统计推断上允许犯假阴性错误的概率为0.05 当无效假设正确时，平均在100次抽样中有5次推断是错误的 将实际差异误判为抽样误差的概率是0.05 实际上就是允许犯第二类错误的界限
肯定会犯错误 肯定会犯第一类错误 可能会犯错误 会同时犯第一类错误和第二类错误
第二类错误指在原假设错误时，未能拒绝原假设的错误 假设检验是依据来自某总体的样本计算的统计量，推断总体参数 在其他条件相同的时候，降低犯第一类错误的代价是增加犯第二类错误的概率 对于P值决策规则，就是说如果P值大于显著性水平，则拒绝原假设
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