假设检验的准确性和误差

假设检验从假设零假设为真开始。

在假设检验中可能产生两种类型的错误。Ⅰ类错误是指错误地拒绝了真实的零假设，而Ⅱ类错误是指错误地接受了不真实的零假设。

Ⅰ类错误或α的概率通常设定为0.05。

II类错误或β错误的概率设定为0.2或更低，代表所需的检验效能。一项研究应至少具有80%的期望检验效能。

Δ 代表被测总体样本之间的效应量，用于确定它们差异的程度。

研究准确性是指测量值与真实值之间的接近程度，表示检测结果的正确性。

精确度表示结果的可重复性，强调多次测量结果之间的接近程度。

导致与真实值持续偏离的系统误差可能引起结果不准确或产生偏差。