1，衛(wèi)生統(tǒng)計學中p005拒絕h0為什么會犯第一類錯誤2，為什么p小于a的時候拒絕h03，1假設檢驗中犯第一類錯誤的概率不超過a等價于錯誤的拒絕h0的4，如何看待假設檢驗中的兩類錯誤及其關系5，統(tǒng)計中hypothesis testing是什么意思這種方法是如何操作的1，衛(wèi)生統(tǒng)計學中p005拒絕h0為什么會犯第一類錯誤
只要拒絕原假設的時候就有犯第一類錯誤的可能性；不拒絕原假設（接受原假設）的時候就有犯第二類錯誤的可能性！而p值是說根據樣本信息，得出的原假設或不利于現在情況的可能性，也是一個概率值！
2，為什么p小于a的時候拒絕h0
p值系指h0成立的概率。a是假設檢驗拒絕h0，下“有差別”結論時犯錯誤的概率，是事先設定的。p≤a，說明在h0成立的條件下，得到現有統(tǒng)計量的概率小于a，因為小概率事件幾乎不可能在一次試驗中發(fā)生，所以拒絕h0，下“有差別”的結論。此時，我們知道可能犯錯誤的概率不會大于a，也就是說有了概率保證。
3，1假設檢驗中犯第一類錯誤的概率不超過a等價于錯誤的拒絕h0的
1第一類錯誤就是棄真錯誤 就是不該拒絕卻拒絕了原假設2看不懂你的問題 結果是拒絕了原假設 實際h1又不對？那不就是不該拒絕而拒絕？還是第一類錯誤顯著性水平a是指作100次該實驗，出現第一類錯誤（原假設正確，拒絕原假設）的次數是a*100，a大，出現第一類錯誤的次數多，越不拒絕原假設，減少第二類錯誤（原假設錯誤，接受原假設）的次數（概率）。
4，如何看待假設檢驗中的兩類錯誤及其關系
假設檢驗及其兩類錯誤是數理統(tǒng)計學中的名詞。在進行假設檢驗時提出原假設和備擇假設，原假設實際上是正確的，但我們做出的決定是拒絕原假設，此類錯誤稱為第一類錯誤。原假設實際上是不正確的，但是我們卻做出了接受原假設的決定，此類錯誤稱為第二類錯誤。第一類錯誤（ⅰ類錯誤）也稱為 α錯誤，是指當無效假設(h0)正確時，而拒絕h0所犯的錯誤。這意味著研究者的結論并不正確，即觀察到了實際上并不存在的處理效應。第二類錯誤（ⅱ類錯誤）也稱為β錯誤，是指無效假設錯誤時，反而接受無效假設的情況，即沒有觀察到存在的處理效應。
5，統(tǒng)計中hypothesis testing是什么意思這種方法是如何操作的
問題問的有點廣?；旧蟻碚f，hypothesis testing是通過樣本去驗證總體的方法。一般情況下會分為null hypothesis (h0)和alternative hypothesis (ha或者h1). h0和h1是相對立的。h0是我們驗證的主要對象，是通過驗證是否拒絕h0來判定h1的正確與否。方法就是通過p值，p值可以理解為有多大概率h0是真的。如果p值很小，小于我們設定的顯著性水平（α，一般會設定為0.05），我們就可以拒絕h0,意味著我們有足夠證據證明ha是真的。如果大于顯著性水平，就是我們沒有足夠證據證明ha是真的。這里要強調一點，我們從不接受h0，只是拒絕或不拒絕，因為拒絕了h0并不意味著h0是錯誤的。這是因為在驗證h0的時候我們會犯兩類錯誤。type i error （第一類錯誤）：h0為真時，我們錯誤的拒絕了它。type ii error （第二類錯誤）：h0為假時，我們錯誤的接受了它。出現這兩類錯誤的原因都是因為我們設定顯著性水平α時出了問題。當α設定過低時，就容易犯第一類錯誤，當α設定過高時，就會犯第二類錯誤。但同時，我們?yōu)楸苊獾谝活愬e誤時，勢必會提高犯第二類錯誤的風險，所以顯著性水平的設定需要小心。當然，如果你只是在學校學習的話，我們一般會把α直接理解為0.05。不明白啊 = =！