关于水产科学研究中Ⅱ型错误的引申思考

摘要

随着数理统计方法在不同领域的广泛应用,显著性检验中的Ⅱ型错误（即纳伪错误）逐渐得到重视,其可能导 致的后果也越来越受到关注.为了有效预测和降低犯I I型错误的可能性,需要清楚不同条件下犯Ⅱ型错误的概率（β）.通常,计算犯II型错误可能性的大小,并不直接计算其概率,而是计算其检验效能（1-β）.传统计算检验效能的方法称为“经典方 法”,也是目前大多数教科书中介绍的方法,其得到的检验效能被称为“观测效能”（ observed power）.但是,经典方法有一个不 足,即P值的大小会影响到检验效能的大小,表现为随着P 值的增大检验效能逐渐降低.当P 值大于显著性水平α时,表明 有犯Ⅱ型错误的可能,但此时,使用经典方法计算得到的观测效能通常是小于50%的.观测效能大于50%的情况只有在P值小于α时才能得到,而此时也已经没有犯Ⅱ型错误的可能.因此,经典方法会影响检验效能计算的准确性.本研究介绍了另一种计算检验效能的方法：等效性检验（equivalence testing）,该方法能够避免上述经典方法的不足;使用等效性检验的方 法对检验效能进行了计算,并与经典方法的结果进行了比较;对等效界值、样本数量、标准差和显著性水平等因子对检验效 能计算的影响情况进行了分析.