零假设是指在统计假设检验中，假设没有实际差异或效果。换句话说，零假设假设观察到的数据是由随机变化或偶然因素造成的，而不是任何实际影响或影响。
二型错误是指在统计假设检验中，没有拒绝零假设，但零假设实际上是错误的。换句话说，二型错误发生在真实差异或影响存在的情况下，但研究没有检测到这种差异或影响。
如果零假设是正确的，那么犯二型错误的概率为零。这是因为，如果零假设是正确的，那么没有真正的差异或效果。因此，研究没有任何信息表明零假设是错误的。
考虑一个试图确定新药物是否对癌症患者有益的研究。零假设是新药没有效果。如果研究没有检测到效果，而且零假设是正确的，那么犯二型错误的概率就是零。这是因为，在这种情况下，没有真正的效果，所以研究没有任何信息表明零假设是错误的。
如果零假设是正确的，那么犯二型错误的概率为零。这是因为，如果零假设是正确的，那么没有真正的差异或效果。因此，研究没有任何信息表明零假设是错误的。
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