The probability of a type I error i

The probability of a type I error is just a, the significance level or size of test chosen. To see this, recall what is meant by ‘significance’ at the 5% level: it is only 5% likely that a result as or more extreme as this could have occurred purely by chance. Or, to put this another way, it is only 5% likely that this null would be rejected when it was in fact true.
Note that there is no chance for a free lunch (i.e. a cost-less gain) here! What happens if the size of the test is reduced (e.g. from a 5% test to a 1% test)? The chances of making a type I error would be reduced... but so would the probability that the null hypothesis would be rejected at all, so increasing the probability of a type II error. The two competing effects of reducing the size of the test can be shown in box 2.8.
So there always exists, therefore, a direct trade-off between type I and type II errors when choosing a significance level. The only way to

Kết quả (Việt) 1:

Xác suất của một loại tôi lỗi là chỉ một, các mức độ ý nghĩa hoặc kích thước của thử nghiệm được lựa chọn. Để thấy điều này, nhớ lại những gì là có nghĩa là bởi ý nghĩa ở mức 5%: nó là chỉ có 5% khả năng rằng một kết quả như hoặc thêm cực như thế này có thể đã xảy ra hoàn toàn là do cơ hội. Hoặc để đặt này một cách khác, nó là chỉ có 5% khả năng null này sẽ bị từ chối khi nó được trong thực tế đúng.
Lưu ý rằng không có cơ hội cho một bữa ăn trưa miễn phí (tức là tăng chi phí ít hơn) ở đây! Điều gì xảy ra nếu kích thước của thử nghiệm giảm (ví dụ như từ một thử nghiệm 1% 5% thử nghiệm)? Cơ hội làm một loại tôi lỗi nào được giảm... nhưng vì vậy sẽ xác suất mà giả thuyết null có thể từ chối ở tất cả, do đó tăng xác suất của một loại II lỗi. Hai cạnh tranh tác dụng của việc giảm kích thước của các thử nghiệm có thể được hiển thị trong hộp 2.8.
như vậy, có luôn luôn tồn tại, do đó, một sự đánh đổi trực tiếp giữa loại I và loại II lỗi khi lựa chọn một mức độ ý nghĩa. Cách duy nhất để