第  題

「型一誤差（Type I error）」指在假設檢定中，當虛無假設（$H_0$）實際上為真時，研究者基於抽樣結果卻錯誤地拒絕了它（棄真）。此誤差發生之機率通常以 $\alpha$ 表示，即為檢定的顯著水準，在臨床檢驗上類似於「偽陽性（False positive）」。 「型二誤差（Type II error）」指當虛無假設（$H_0$）實際上為假時，研究者卻未能拒絕它（存偽）。此誤差發生之機率通常以 $\beta$ 表示，在臨床檢驗上類似於「偽陰性（False negative）」。 在樣本數固定的情況下，兩者具有此消彼長的關係。實務應用為：通常會先嚴格控制 $\alpha$ 在一定水準（如 0.05），再藉由增加樣本數來降低 $\beta$，藉此提高研究的統計檢定力（$1-\beta$）。