1 型错误，通常称为“误报”，是一个基本概念 假设检验。第 1 类错误概率计算器是一种工具设计，旨在帮助用户量化犯此错误的风险。通过输入检验的显着性水平，计算器可以提供拒绝真实零假设的概率，从而在研究和数据分析中做出更明智的决策。
1 类错误计算器的概率公式
计算 I 类错误概率的公式很简单：
第一类错误的概率=α
其中 α 是为假设检验设置的显着性水平。
例如，常用的显着性水平为 0.05，表示犯 I 类错误的风险为 5%。此设置有助于平衡拒绝真实原假设的风险与接受错误假设的风险。
有用的表
下表提供了常用显着性水平及其对应的 1 类错误概率的快速参考：
| 显着性水平 (α) | 1 类错误的概率 |
|---|---|
| 0.01 | 1% |
| 0.05 | 5% |
| 0.10 | 10% |
该表可以为那些刚接触假设检验的人提供方便的指南，清晰地展示了不同级别的谨慎性（显着性级别）与犯 1 类错误的风险之间的关系。
1 类错误概率计算器示例
让我们考虑这样一个场景：研究人员将显着性水平设置为 0.05，旨在测试新药的有效性。使用 1 类错误概率计算器，他们发现有 5% 的可能性错误地得出药物有效但实际上无效的结论。此示例说明计算器如何指导研究人员根据可接受的错误风险设置适当的显着性水平。
最常见的常见问题解答
什么是 1 类错误？
当错误地拒绝真实的原假设时，就会发生类型 1 错误。它代表假设检验中的误报。
1 类错误的概率如何影响决策？
了解 1 类错误的概率有助于研究人员和决策者权衡与其结论相关的风险。从而做出更加谨慎和明智的决定。
1 类错误和 2 类错误有什么区别？
第 1 类错误涉及拒绝真实的原假设。当错误的原假设未被拒绝时，就会发生类型 2 错误。这两种错误在研究中都有不同的影响和风险。