下面的图表形象地展示了这两种错误的概念：第一类错误代表了我们可能犯的错误，而第二类错误则代表我们可能错失的发现真正差异的机会。在进行统计分析时，我们需要明智地平衡这两类错误，以确保我们的结论尽可能准确和可靠。

第一类错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。第二类错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。我们常把假设检验比作法庭判案，我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”，备择假设是“被告是坏人”。法庭判案会犯两种错误：如果被告真是好人，而你判他有罪，这是第一类错误(错杀好人)...

可能产生原因：1、样本中极端数值。2、采用决策标准较宽松。第二类错误（Ⅱ类错误）也称为β错误，是指虚无假设错误时，反而接受虚无假设的情况，即没有观察到存在的处理效应。可能产生的原因：1、实验设计不灵敏。2、样本数据变异性过大。3、处理效应本身比较小。两类错误的关系：1、 α+β不一定等于...

上图右边：第一类错误为存伪错误，也就是原假设没有怀孕，检验结果落在接受域，所以接受没有怀孕的原假设，认定图一的女士没有怀孕，而事实上图片里的女士是怀孕的，这就犯了第二类错误，存伪。简而言之，根据社会普遍情况对某个命题进行假设，包含两个面，定义为H0和H1，在个人的观念中，如果你拒绝...

第二类错误（typeⅡ error）。Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0 ，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误。第二类错误的概率用β表示，β的大小很难确切估计。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...

第一类错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。第二类错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示，这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧，可以根据需要确定α的大小，一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误...

第二类错误，也被称为β错误或假阴性错误，是指当备择假设实际上是正确的，但我们基于样本数据得出的结论却没有拒绝原假设。换句话说，我们错误地认为观察到的数据与原假设相符。这种错误的概率通常用1减去显著性水平（1-α）来表示。第一类错误和第二类错误之间存在着权衡关系。当我们试图减小犯第一类...

第一类错是Ⅰ型错误，拒绝了实际上成立的H0.即错误地判为有差别，这种弃真的错误称为Ⅰ型错误。第二类错误是Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0.也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误。第一类错误介绍如下：第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误，是指拒绝了实际上成立的、正确的...

第二类错误：是指在进行假设检验时，原假设不正确，然而未能拒绝原假设的错误。第一类错误和第二类错误的区别：第一类错误就是事件直接引发的，而第二类错误由于一些隐藏的因素当时没有显示出来之后发现的或者由第一类错误导致发生的错误。第一类错误(typeⅠerror)，Ⅰ型错误，拒绝了实际上成立的H0，即错误...

；另一种是原假设错误但被错误地判断为正确（第二类错误）。我们分别称之为第一类错误和第二类错误。第一类错误描述为“以真为假”，即错误地拒绝了正确的假设。第二类错误描述为“以假为真”，即错误地接受了错误的假设。通过记忆这两类错误的定义，可以帮助我们更直观地理解它们的区别和含义。