假设检验时选用的显著水平， 除u=0.05 和 0.01为常用外，也可选m=0.10 或u=0.001等等。到底选哪种显著水平，应 根据试验的要求或试验结论的重要性而定。如果 试验中难以控制的因素较多，试验误差可能较 大，则显著水平可选低些，即α值取大些。反 之，如试验耗费较大，对精确度的要求较高， 不容许反复，或者试验结论的应用事关重大， 则所选显著水平应高些，即α值应该小些。显著 水平α对假设检验的结论是有直接影响的，所以 它应在试验开始前即确定下来 上一张下一张主页退出
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因为显著性检验是根据“小概率事件实际 不可能性原理”来否定或接受无效假设的，所 以不论是接受还是否定无效假设，都没有 100o的把握。也就是说，在检验无效假设时 可能犯两类错误。 第一类错误是真实情况为H。成立，却否定了 它，犯了“弃真”错误，也叫I型错误(type I error)。I型错误，就是把非真实差异错 判为真实差异，H即41=42 为真，却 接受41≠μ2 上一张下一张主页退出
H0：1 2 H A：1 2 上一张 下一张 主 页 退 出
第二类错误是H。不成立，却接受了它，犯了“纳伪 错误，也叫I型错误(typeⅡerror)。Ⅱ型错误， 就是把真实差异错判为非真实差异，即H:4≠4 为真，却未能否定H:41=42。 我们是基于“小概率事件实际不可能性原理”来否 定HO, 但在一次试验中小概率事件并不是绝对不会发 生的。如果我们抽得一个样本，它虽然来自与H。对应的 抽样总体，但计算所得的统计量却落入了否定域中，因 而否定了Ho,于是犯了I型错误。但犯这类错误的概率 不会超过a。 上一张下一张主页退出
H0：1 2 HA：1 2 上一张 下一张 主 页 退 出
Ⅱ型错误发生的原因可以用图5-2来说明。 图中左边曲线是Ho:4=42为真时，（x1-2) 的分布密度曲线；右边曲线是H4:41≠42为真 时，(x-x2)的分布密度曲线(4>4)， 它们构成的抽样分布相叠加。有时我们从 41一42≠0抽样总体抽取一个(x一x)恰恰 在H。成立时的接受域内（如图中横线阴影部 分)，这样，实际是从凸一2≠0总体抽的样 本，经显著性检验却不能否定H,,因而犯了Ⅱ 型错误。犯Ⅱ型错误的概率用P表示。Ⅱ型 上一张下一张主页退出
H0：1 2 1 x 2 x H A：1 2 1 x 2 x 1 2 0 1 2 1 x 2 x H0 0 1 2 H0 上一张 下一张 主 页 退 出
错误概率B值的大小较难确切估计， 它只有与 特定的H4结合起来才有意义。一般与显著水平 a、原总体的标准差0、样本含量n、 以及相互 比较的两样本所属总体平均数之差4，一42等因 素有关。在其它因素确定时，α值越小，阝值 越大；反之，α值越大，B值越小；样本含量及 “1一42越大、O越小，阝值越小。 上一张下一张主页退出
H A 1 2 1 2 上一张 下一张 主 页 退 出