在进行假设检验时，出现的错误主要有两种，即要么研究者拒绝H0，当H0为真，要么他/她接受H0，当H0为假。因此，前者代表Ⅰ型错误，后者代表Ⅱ型错误。

假设检验是一个常见的过程；研究者用来证明某一假设是否正确的有效性。检验结果是接受或拒绝无效假设（H0）的基石。零假设是一个命题；这并不意味着会有什么不同或影响。另一种假设（H1）是一个前提，期望一些差异或效果。

第一类错误和第二类错误之间有细微的区别，我们将在本文中讨论。

内容：i类错误(content: type i error) vs. ii型错误(type ii error)

1. 对比图
2. 定义
3. 关键区别
4. 可能的结果
5. 结论

对比图

i类错误的定义

在统计学中，I型错误被定义为当样本结果导致无效假设被拒绝时发生的错误，尽管它是真的。简单地说，当结果可归因于偶然性时，同意替代假设的错误。

也被称为阿尔法误差，它导致研究人员推断，有一个变化之间的两个观测时，他们是相同的。I型错误的可能性，等于研究者为测试设定的显著性水平。这里的显著性水平指的是犯I型错误的几率。

例如，假设根据数据，一家公司的研究团队得出结论，超过50%的总客户喜欢该公司推出的新服务，而事实上，这还不到50%。

ii类错误的定义

当以数据为基础，接受零假设时，当它实际上是假的时，这种错误被称为II型错误。当研究者未能否认错误的零假设时，这种现象就会出现。它由希腊字母“beta（β）”表示，通常称为beta错误。

第二类错误是研究者未能同意另一种假设，尽管这是真的。它验证了一个命题；应该拒绝。研究者得出结论，这两个观测是相同的，而事实上它们不是。

犯这种错误的可能性与测试的威力相似。在这里，检验的力量暗指拒绝无效假设的概率，这是错误的，需要被拒绝。随着样本量的增加，测试的能力也随之增加，这就降低了产生II型错误的风险。

例如，假设根据抽样结果，一个组织的研究团队声称，只有不到50%的总客户喜欢该公司推出的新服务，事实上，这一比例大于50%。

i型之间的s(s between type i)和ii型错误(type ii error)的区别

就i型和ii型误差之间的差异而言，以下几点是实质性的：

1. 第一类错误是一种错误，发生时的结果是拒绝无效的假设，这是事实上，真的。第二类错误发生在样本结果接受了无效假设，而这实际上是错误的。
2. Ⅰ型错误或其他称为假阳性，实质上，阳性结果等于拒绝了无效假设。相反，第二类错误也被称为假阴性，即阴性结果，导致接受无效假设。
3. 当虚假设成立但被错误地否定时，即为Ⅰ型错误。与此相反，当无效假设是错误的，但被错误地接受，它是第二类错误。
4. 类型i错误倾向于断言一些实际上并不存在的东西，即它是一个错误的命中。相反，第二类错误不能识别某个东西，即存在的东西，即它是一个失误。
5. 犯Ⅰ型错误的概率以样本为显著性水平。相反，犯第二类错误的可能性与测试的能力相同。
6. 希腊字母“α”表示i型错误。与ii类错误不同，ii类错误由希腊字母“β”表示。

可能的结果

结论

总的来说，当研究者注意到一些差异时，第一类错误就会出现，而事实上没有差异，而当研究者没有发现任何差异时，第二类错误就会出现，而事实上有一个差异。这两种错误的发生是非常常见的，因为它们是测试过程的一部分。这两个错误不能完全消除，但可以降低到一定程度。