ct) 零假设（结论不支持零假设），而实际上真实的情况属于零假设，那么称这个检验犯了型一错误。反之，如果检验结果支持零假设，而实际上真实的情况属于备择假设，那么称这个检验犯了型二错误。通常的做法是，在保持第一类错误出现的机会在某个特定水平上的时候（即显着性差异值或α值），尽量减少第二类错误出现的概率。