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维普资讯 假设检验中两类错误的成因 发生概率及其相关问题 以单个总体均值检验为例 李文华，雷金星 (广西师范大学 政管学院，广西 桂林 541001) 摘 要：本文以单个均值检验为例，首先分析了统计检验中两类理论错误发生的原因：Ot错误由 实际推断原理引起；p错误由逻辑谬误引起；之后，分别计算了它们发生的概率大小并与之相关的问 题做出了解释；在此基础上，笔者简要说明了“否证”思想在实证研究中的合理性。 关键词：两类错误；原因；概率；“否证” 中图分类号：021 文献标识码：A 文章编号：1002—6487(2005)02-0117—03 解释，这种解释是相关解释而不是因果解释。这种思想认为 1 问题 的缘起 科学研究的目的不是实证一个理论，而是竭力去否证～种猜 想。 如果运用定量的方法来研究社会现象之间是否存在差 “在统计检验中，会犯无法避免的错误”，这是事实。但它 异，需要借助统计学中假设检验这个手段。统计检验的假设 不是我们视而不见的理 ，而是学术懒惰的借 口。本文的宗 形式为： 旨就是以单个总体均值的检验为例，针对如下几个问题试图 虚无假设(原假设)rio：事物之问不存在差异； 作出回答： 研究假设(备择假设)H．：事物之间存在差异。 1、在统计检验中，为什么会出现错误Ot与B错误? 在给定的显著性水平下，当反映事物的数据之间不存在 2、分别怎样计算出现这两种错误出现的概率? 显著性差异时，则 接“受”虚无假设，拒“绝”研究假设，即认为 3、如何理解Ot错误和B错误之间关系的一些命题? 现象之间的差异是不存在的；当数据之间存在差异时，则 “不 4、统计检验为什么首先关注的是虚无假设，而不是研 拒绝”研究假设，“拒绝”虚无假设，即认为现象之间的差异是 究假设? 存在的。细心的读者也许察觉到了上面这段话语中用词的微 统计检验为科学研究特别是实证研究所提供的不仅仅 妙：在数据没有显著性差异的时候，研究者可以果断地 “拒 是数据处理的手段本身，更为重要的是，它可以为研究者和 绝”研究假设而 接“受”原假设；但是，在数据存在显著性差异 读者树立科学的观念、端正科学的态度、审视研究的结果尽 的时候，研究者却谨慎地 “不拒绝”研究假设。在后面这种情 到一份责任。这正是本篇论文的意义所在。 况下，为什么不干脆 接“受”研究假设呢?还有一个问题，研究 者的目的是探寻事物之间的差异，为什么把研究假设放在原 2 a 错 误和 13错误 产生 的原 因 假设之后呢?或者，研究者为什么首先关心的是虚无假设呢? 也许，在一些研究者看来，以上问题似乎显得多余，甚至有人 Ot错误和B错误都是相对于虚无假设而言的。Ot错误又 认为这是统计检验中心照不宣的约定和共识。然而，在笔者 叫弃真的错误，弃真就是否定了研究总体的未知均值的真实 看来，这些问题并非空穴来风。第一个问题与统计检验中可 状态。把实际上为真的虚无假设拒绝了。p错误又叫纳伪错 能会犯两种类型的错误有关。在统计检验中，不管研究的过 误，纳伪就是接受了未知的不真实状态，把错误的虚无假设 程多么完美，都不可避免的会犯Ot错误或者B错误，当然对 当成了真。抽象的定义可以通过如下统计检验实例来具体 一 个具体的研究而言，只可能犯其中之一。这是我们为什么 化。Ill 谨慎的用 “不拒绝”而不是 接“受”的直接原因。至于第二个问 例子：一个公司有员工3000人(研究的总体)