如何通俗理解并控制统计假设检验一类错误和二类错误?

原创 数据小兵  2020-10-23 14:25  阅读 5,561 次
数据小兵成长记

如何通俗理解并控制统计假设检验一类错误二类错误

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);如果被告真是坏人,而你判他无罪,这是第二类错误(放走坏人)。

在其他条件不变的情况下,如果要求犯第一类错误概率越小,那么犯第二类错误的概率就会越大。这个结论比较容易理解,当我们要求“错杀好人”的概率降低时,那么往往就会“放走坏人”。

同样的,在其他条件不变的情况下,如果要求犯第二类错误概率越小,那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时,那么往往就会“错杀好人”。

在假设检验中同时减少两类错误的最好方法是适当增加样本含量。

 

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