一、第一類錯誤與第二類錯誤
假設(shè)檢驗時，根據(jù)檢驗結(jié)果作出的判斷，即拒絕H0或不拒絕H0，并不是百分之百的正確，可能發(fā)生兩種錯誤。下面以樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗為例說明。①拒絕了實際上成立的H0，即樣本原本來自μ=μ0的總體，由于抽樣的偶然性得到了較大的t值，因t≥t0.05(v)按α=0.05檢驗水準(zhǔn)拒絕了H0，而接受了H1（μ≠μ0)，這類錯誤為第一類錯誤（或I型錯誤，type I error)，如圖19-3B。理論上犯第一類錯誤的概率為α，若α=0.05，那末，犯第一類錯誤的概率為0.05.②不拒絕實際上不成立的H0，即樣本原本來自μ≠μ0的總體，H0：μ=μ0實際上是不成立的，但由于抽樣的偶然性，得到了較小的t值，因t＜t0.05(v),按α=0.05檢驗水準(zhǔn)不拒絕H0，這類錯誤稱為第二類錯誤（或Ⅱ型錯誤，type Ⅱ error)，如圖19-3C。犯第二類錯誤的概率為β，β值的大小很難確切地估計，但知道在樣本含量不變的前提下，α越小，β越大；反之，α越大，β越小。同時減少α和β的唯一方法是增加樣本含量，因為增加了樣本的含量后，均數(shù)的抽樣誤差小，樣本均數(shù)的代表性強，也就是樣本均數(shù)較接近總體均數(shù)，因而可使犯第一類錯誤和第二類錯誤的概率減少。
圖19-3 Ⅰ型錯誤與Ⅱ型錯誤的關(guān)系
二、假設(shè)檢驗時應(yīng)注意的事項
（一)要有嚴(yán)密的抽樣研究設(shè)計；樣本必須是從同質(zhì)總體中隨機抽取的；要保證組間的均衡性和資料的可比性。
（二)根據(jù)現(xiàn)有的資料的性質(zhì)、設(shè)計類型、樣本含量大小正確選用檢驗方法。
（三)對差別有無統(tǒng)計學(xué)意義的判斷不能絕對化，因檢驗水準(zhǔn)只是人為規(guī)定的界限，是相對的。差別有統(tǒng)計學(xué)意義時，是指無效假設(shè)H0被接受的可能性只有5%或不到5%，甚至不到1%，根據(jù)小概率事件一次不可能拒H0，但尚不能排除有5%或1%出現(xiàn)的可能，所以可能產(chǎn)生第一類錯誤；同樣，若不拒絕H0，可能產(chǎn)生第二類錯誤。
�。ㄋ�)統(tǒng)計學(xué)上差別顯著與否，與實際意義是有區(qū)別的。如應(yīng)用某藥治療高血壓，平均降低舒張壓0.5kPa，并得出差別有高度統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)論。從統(tǒng)計學(xué)角度，說明該藥有降壓作用，但實際上，降低0.5kPa是無臨床意義。因此要結(jié)合專業(yè)作出恰如其分的結(jié)論。
