二者的关系:当样本例数固定时,α愈小,β愈大;反之,α愈大,β愈小。因而可通过选定α控制β大小。要同时减小α和β,唯有增加样本例数。
统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test),即两个总体确有差别存在,而以α为检验水准,假设检验能发现它们有差别的能力。实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。
扩展资料:
犯Ⅰ类错误得危害较大,由于报告了本来不存在的现象,则因此现象而衍生出的后续研究、应用的危害将是不可估量的。相对而言,Ⅱ类错误的危害则相对较小,因为研究者如果对自己的假设很有信心,可能会重新设计实验,再次来过,直到得到自己满意的结果(但是如果对本就错误的观点坚持的话,可能会演变成Ⅰ类错误)。
参考资料来源:百度百科-假设检验中的两类错误