什么是假设检验的两类错误，二者有什么关系，如何控制其大小

扩大样本容量，这样就可以使两类错误都减小，可是在样本容量确定的时候减小一种错误会增大另外一种错误，比较好的处理原则是在控制犯弃真错误概率的条件下，尽可能使犯取伪错误的概率小点。

基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。

扩展资料：

假设检验的基本思想是利用“小概率事件”原理做出统计判断的，而“小概率事件”是否发生与一次抽样所得的样本及所选择的显著性水平α有关，由于样本的随机性及选择显著性水平α的不同，因此检验结果与真实情况也可能不吻合，从而假设检验是可能犯错误的。

当样本容量n固定时，α、β不能同时都小，即α变小时，β就变大；而β变小时，α就变大。一般只有当样本容量n增大时，才有可能使两者变小。

在实际应用中，一般原则是：控制犯第一类错误的概率，即给定α，然后通过增大样本容量n来减小B。这种着重对第一类错误的概率α加以控制的假设检验称为显著性检验。