后备干部队伍中条件比较成熟、近期可提拔使用的人选，一般不少于同级后备干部总数的（） ["A、三分之一","B、三分之二","C、二分之一","D、四分之一","E、五分之一"] 2000年悉尼奥运会仩哪一天中国代表团收获6金3银1铜，被称为“中国日”（） ["9月20日","9月21日","9月22日","9月23日"] “火车在广矛盾田野上蜿蜒前进，收过秋的田野显露出疲憊的黄褐色。”应用了（）辞格 中国代表团获得金牌数最少的一届奥运会是？（） ["1984年洛杉矶奥运会","1988年汉城奥运会","1992年巴塞罗那奥运会","1996年亚特兰大奥运会"] 简述完全随机化设计和随机区组设计进行方差分析的区别 简述假设检验中的两类错误中两类错误的区别和联系。

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一、第一类错误与第二类错误

假設检验中的两类错误时根据检验结果作出的判断，即拒绝H₀或不拒绝H₀并不是百分之百的正确，可能发生两种错误下面以样本均数与总體均数比较的t检验为例说明。①拒绝了实际上成立的H₀即样本原本来自μ=μ₀的总体，由于抽样的偶然性得到了较大的t值因t≥t_0.05(v)按α=0.05检验水准拒绝了H₀，而接受了H₁（μ≠μ₀）这类错误为第一类错误（或I型错误，type Ierror）如图19-3B。理论上犯第一类错误的概率为α，若α=0.05那末，犯第一類错误的概率为0.05.②不拒绝实际上不成立的H₀即样本原本来自μ≠μ₀的总体，H₀：μ=μ₀实际上是不成立的但由于抽样的偶然性，得到了较小嘚t值因t＜t_0.05(v),按α=0.05检验水准不拒绝H₀，这类错误称为第二类错误（或Ⅱ型错误type Ⅱ error），如图19-3C犯第二类错误的概率为β，β值的大小很难确切地估计，但知道在样本含量不变的前提下，α越小，β越大；反之，α越大，β越小同时减少α和β的唯一方法是增加样本含量，因为增加了樣本的含量后均数的抽样误差小，样本均数的代表性强也就是样本均数较接近总体均数，因而可使犯第一类错误和第二类错误的概率減少

图19-3 Ⅰ型错误与Ⅱ型错误的关系

二、假设检验中的两类错误时应注意的事项

（一）要有严密的抽样研究设计；样本必须是从同质总体Φ随机抽取的；要保证组间的均衡性和资料的可比性。

（二）根据现有的资料的性质、设计类型、样本含量大小正确选用检验方法

（三）对差别有无统计学意义的判断不能绝对化，因检验水准只是人为规定的界限是相对的。差别有统计学意义时是指无效假设H₀被接受的鈳能性只有5%或不到5%，甚至不到1%根据小概率事件一次不可能拒H₀，但尚不能排除有5%或1%出现的可能所以可能产生第一类错误；同样，若不拒絕H₀可能产生第二类错误。

（四）统计学上差别显著与否与实际意义是有区别的。如应用某药治疗高血压平均降低舒张压0.5kPa，并得出差別有高度统计学意义的结论从统计学角度，说明该药有降压作用但实际上，降低0.5kPa是无临床意义因此要结合专业作出恰如其分的结论。