第二类错误

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# 第二类错误

一句话定义

第二类错误是原假设不成立时却没有拒绝原假设。

解决什么问题

它描述假设检验中的漏报风险，通常记为 beta。

典型场景

• 新药确实有效，但实验样本太少导致未发现显著效果。
• 系统确实异常，但监测检验没有报警。
• 新模型确实更好，但测试集太小导致差异不显著。

和本实验室方向的关系

复杂系统和风险预警中，漏报可能比误报更危险；因此需要关注功效和样本量。

交流时可以怎么说

不拒绝 H0 可能是因为真的没有差异，也可能是样本量不足、检验功效太低导致没有发现差异。

可以追问老师/同学的问题

• 这道题是否需要计算第二类错误？
• 样本量如何影响 beta？
• 如何提高检验功效？

给 AI 的高质量提示词

请解释这个检验中的第二类错误，并说明样本量、效应大小和噪声如何影响它。

关联

• 第一类错误
• 检验功效
• 假设检验