一型呼衰和二型呼衰是统计学中对两种不同类型的错误判断进行区分的概念。二型呼衰，也称为假阴性，指的是在备择假设为真的情况下，错误地接受了原假设，并拒绝了备择假设。二型呼衰是未能发现真实效果或差异的错误类型，即错误地认为没有效果或差异存在。在假设检验中，我们常常希望控制一型呼衰的概率来减少犯这种错误的风险。然而，减少一型呼衰的概率会增加二型呼衰的概率，因为两者是相互关联的。
一型呼衰和二型呼衰是统计学中对两种不同类型的错误判断进行区分的概念。
一型呼衰（Type I error），也称为假阳性（False Positive），指的是在原假设为真的情况下，错误地拒绝原假设，并接受了备择假设。一型呼衰是犯了明显错误的错误类型，即错误地认为有效果或差异存在。
二型呼衰（Type II error），也称为假阴性（False Negative），指的是在备择假设为真的情况下，错误地接受了原假设，并拒绝了备择假设。二型呼衰是未能发现真实效果或差异的错误类型，即错误地认为没有效果或差异存在。
区分一型呼衰和二型呼衰的关键在于对原假设和备择假设的判断。对于一型呼衰，我们错误地拒绝了原假设；而对于二型呼衰，我们错误地接受了原假设。
在假设检验中，我们常常希望控制一型呼衰的概率（显著水平）来减少犯这种错误的风险。然而，减少一型呼衰的概率会增加二型呼衰的概率，因为两者是相互关联的。这种关系被统计学家称为“假阳性与假阴性的折中问题”或“功效与显著性的折中问题”，需要通过样本量的确定来实现平衡。