回答思路

参考答案 假设检验是利用“小概率事件”原理做出统计判断的，而“小概率事件”是否发生与一次抽样所得的样本及所选择的显著性水平α有关，由于样本的随机性及选择显著性水平α的不同，因此检验结果与真实情况也可能不吻合，从而假设检验是可能犯错误的。 一般地，假设检验可能犯的错误有如下两类： （1）弃真：当假设H0正确时，拒绝假设H0。称此为第一类错误，犯此类错误的概率恰好就是“小概率事件”发生的概率α，即P{拒绝H0/H0为真}=α； （2）取伪：当假设H0不正确，接受H0。称此为第二类错误，记β为犯第二类错误的概率，即P{接受H0/H0不真}=β。 我们通常希望犯这两类错误的概率都很小。但当样本容量n固定时，α、β不能同时都小，α变小时β就变大，而β变小时α就变大。只有当样本容量n增大时，才有可能使两者变小。在实际应用中，一般原则是控制犯第一类错误的概率，即给定α，然后通过增大样本容量n来减小β。这种着重对第一类错误的概率α加以控制的假设检验称为显著性检验，α就是显著性水平。