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40.從事教育的量化研究時，發生第二類型錯誤(TypeⅡError)。下列描述何者正確？
(A)接受虛無假設，但虛無假設為偽
(B)接受對立假設，但對立假設為偽
(C)拒絕虛無假設，但虛無假設為真
(D)拒絕對立假設，但對立假設為真
答案：登入後查看
統計： A(594), B(233), C(311), D(93), E(0) #3446808
統計： A(594), B(233), C(311), D(93), E(0) #3446808
詳解 (共 8 筆)
a52080035
#6473531
這個問題是在問，從事教育量化研究時，發生第二類型錯誤 (Type II Error) 的正確描述是什麼。
讓我們先了解一下假設檢定中的兩種錯誤：
- 第一類型錯誤 (Type I Error 或 α 錯誤)：當虛無假設 (Null Hypothesis) 實際上是真的，但我們卻拒絕了它。這就好比是「誤報」或「偽陽性」。
- 第二類型錯誤 (Type II Error 或 β 錯誤)：當虛無假設實際上是偽的（也就是說，對立假設是真的），但我們卻未能拒絕它，或者說接受了它。這就好比是「漏報」或「偽陰性」。
現在我們來看看選項：
- (A) 接受虛無假設，但虛無假設為偽：這完全符合我們對第二類型錯誤的定義。虛無假設實際上是錯的，但我們卻接受了它。
- (B) 接受對立假設，但對立假設為偽：如果對立假設是偽的，那表示虛無假設為真。如果我們接受對立假設（也就是拒絕虛無假設），而虛無假設實際上是真的，這就是第一類型錯誤。
- (C) 拒絕虛無假設，但虛無假設為真：這就是第一類型錯誤的定義。
- (D) 拒絕對立假設，但對立假設為真：如果對立假設為真，而我們拒絕了它，這表示我們未能拒絕虛無假設。這也是第二類型錯誤的另一種說法，因為拒絕對立假設等同於接受虛無假設。然而，選項 (A) 是更直接且標準的描述方式。
答案解析：
第二類型錯誤 (Type II Error) 發生在我們「未能偵測到」實際上存在的差異或效果時。換句話說，當虛無假設實際上是錯誤的（即應該被拒絕），但我們的統計檢定結果卻導致我們接受了它。
因此，最符合第二類型錯誤描述的是：接受虛無假設，但虛無假設為偽。
最終答案是 A
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⎝(◕u◕)⎠
#7317280
之前看過一種說法，但沒有任何根據...適合統計小白(我)
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第一類型錯誤：拒絕虛無假設（大老婆），但虛無假設為真
第二類型錯誤：接受虛無假設（小三），但虛無假設為假
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Eason
#7371991
我個人這樣看才比較懂，分享給大家！
舉例說明
⭐️情境：你開發了一套「新型AI數學教學法」，並進行實驗
虛無假設H0：新教學法沒有比較好（與傳統教學法效果一樣）。
對立假設H1：新教學法比較好。
1. ? 第一類型錯誤 ：誤以為H1有效
⭐️狀況：這套AI教學法實際上超級爛、完全沒用（H0為真)。
⭐️結果：你的數據因抽樣誤差，算出顯著差異，讓你誤以為它有效，進而拒絕 H0、接受H1。（以為新教學有用，其實不然）
⭐️代價：學校花了大筆預算採購這套無用的系統，浪費金錢與時間。
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2. ? 第二類型錯誤：誤以為H1無效
⭐️狀況：這套AI教學法實際上非常棒、能大幅提升成績（H0為偽）。
⭐️結果：因為樣本數太少或學生表現落差大，統計沒達到顯著，讓你誤以為它沒效，進而接受 H0。（以為新教學法沒用，依舊維持原狀）
⭐️代價：一項能拯救學生數學成績的偉大發明，就這樣被埋沒丟進垃圾桶。
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