假设检验决策结论犯第一类错误的概率一定是小概率，其大小等于假设检验设定的检验水准。
举一反三
- 当真实情况为H0不成立，假设检验方法能做出拒绝H0的决策结论的概率称为检验效能，其大小等于1－犯第二类错误的概率β。
- 假设检验中，若拒绝原假设() A: 说明原假设一定错了 B: 原假设为真的概率只能是显著性水平 C: 备择假设以大概率为真 D: 检验中的p值小于犯第一类错误的概率
- 总体方差不齐时，两独立样本均数的比较采用t检验可能会使假设检验实际犯第一类错误的概率超过检验水准。_
- 关于检验水准,说法错误的是: A: 是假设检验中小概率事件的发生水准 B: 一般设定为0.05 C: 是假设检验中犯一型错误的概率 D: P≤α认为差异有统计学意义 E: 是假设检验不犯错误的概率
- 在假设检验中，若检验结果是接受原假设，则检验可能犯哪一类错误?若检验结果是拒绝原假设，则又可能犯哪一类错误?