引言
零假设是统计假设检验中的基本概念。它假设被测试的现象不存在或没有影响。如果零假设被证明是正确的，则我们说犯了类型 II 错误。
零假设
零假设通常表示为 H0。它陈述为:
H0: μ = μ0
其中:
μ 是总体的均值μ0 是预期的均值
例如，假设我们想要测试新广告活动对销售额的影响。零假设将是:
H0: 广告活动不会影响销售额
类型 II 错误
类型 II 错误是指接受零假设，而实际上它是错误的。换句话说，它意味着我们认为现象不存在，而实际上它确实存在。类型 II 错误的概率称为 β。
如果零假设是正确的，则犯类型 II 错误的概率为零。这是因为，如果零假设是正确的，就没有现象可被检测到。因此，我们永远不会拒绝零假设。
示例
让我们考虑一个示例，其中零假设被证明是正确的。
假设我们想要测试新药物对癌症治疗的影响。零假设将是:
H0: 新药对癌症治疗无效
我们进行一项临床试验，结果表明，新药组和安慰剂组之间的治疗效果没有显着差异。因此，我们接受零假设。
在这种情况下，如果零假设是正确的，我们就不会犯类型 II 错误。这是因为，如果新药确实有效，我们就会观察到治疗效果的差异。但由于我们没有观察到差异，因此我们可以确信零假设是正确的。
结论
当零假设是正确的时，犯类型 II 错误的概率为零。这是因为，如果没有现象可被检测到，我们就永远不会拒绝零假设。了解这一概念对于正确解释统计假设检验的结果至关重要。
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