1类错误2类错误代码（1类和2类错误）

1类错误和2类错误

在统计学中，我们常常会遇到两种类型的错误，它们分别被称为1类错误和2类错误。这两种错误都是基于假设检验而产生的。

1类错误

1类错误也被称为α错误或者显著性错误，它指的是在原假设为真的条件下，拒绝了原假设的错误概率。简单来说，就是我们在实际上没有效果的情况下，却错误地认为有效果了。

举个例子，假设我们要研究某种药物对治疗某种疾病的效果。我们提出原假设：“该药物对治疗该疾病没有显著效果”，备择假设：“该药物对治疗该疾病有显著效果”。如果我们在实验中拒绝了原假设，即错误地认为该药物有显著效果，但实际上它并没有，那么我们就犯了1类错误。

1类错误通常被控制在一定的水平内，例如0.05或0.01。这意味着我们只允许在1次实验中犯错的概率为5%或1%。因此，在进行假设检验时，我们需要非常谨慎地选择显著性水平。

2类错误

与1类错误相反，2类错误也被称为β错误，它指的是在备择假设为真的条件下，接受了原假设的错误概率。简单来说，就是我们在实际上有效果的情况下，却错误地认为没有效果。

继续以上面的例子，如果该药物实际上对治疗该疾病有显著效果，但我们在实验中接受了原假设，即错误地认为该药物没有显著效果，那么我们就犯了2类错误。

2类错误通常比1类错误更难以避免，因为它们通常需要更多的样本量和更敏感的实验设计。当我们无法得出明确结论时，我们需要更深入地探究数据，并考虑增加样本量或改变实验设计。