这种错误表明我们错误地认为存在差异或关联性，而实际上并没有足够的证据支持这种观点。
第二类错误常常是由于样本数据的不足或测试方法的不准确导致的。
它的统计学表示是β错误或误差，而与之相对的是第一类错误（α错误），即当原假设为真时，错误地接受了原假设。
在实践中，我们通常需要权衡第一类和第二类错误的可能性，以确定适当的显著性水平和样本大小。下载本文
