第一類與第二類錯誤

兩種錯法：虛無為真卻拒絕它（誤報），虛無為假卻沒拒絕（漏抓）。

又稱：Type I error、Type II error、型一錯誤、型二錯誤、誤報、漏抓

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它在說什麼

兩種錯法，方向相反：

兩者是蹺蹺板：門檻壓得越嚴，誤報越少、漏抓越多。要同時壓低，只有一條路：增加資訊，也就是加大樣本或改善量測。

Gigerenzer 用工廠品管解釋過這套邏輯：一條生產醫療器材金屬板的產線，機器可能故障，抽驗要花錢。誤報一次的代價是白停一次機；漏抓一次的代價是把瑕疵品送進手術室。兩種錯誤的代價不對稱，所以廠長事先把誤報率壓得很低、容忍較高的漏抓率，再據此決定每天抽驗幾片。

這個場景裡沒有人在問「這批資料的證據有多強」。問的是：照這條規則做，長期下來我會賠多少。這正是Neyman 與 Pearson 所謂的行為規則。

論文寫「 $p < .05$ 」時，第一類錯誤率被寫在紙上；第二類錯誤率通常沒人算，也沒人報。於是一個學科可以在誤報率上很嚴格，同時在漏抓率上一無所知。

1.Gerd Gigerenzer（2004）。Mindless Statistics，The Journal of Socio-Economics, vol. 33, no. 5, pp.587–606。p.591–592：以金屬板製造商的品管情境為例，逐步示範 Neyman–Pearson 決策邏輯（設定第一類、第二類錯誤率、依成本效益抓樣本數，「接受」不等於「相信」）如何脫胎於工業品管的驗收邏輯。原文
2.Jerzy Neyman and Egon S. Pearson（1933）。On the Problem of the Most Efficient Tests of Statistical Hypotheses，Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Series A, vol. 231, pp.289–337。p.291（「rule of behaviour」段落，決策式邏輯的原始表述）；pp.296–297（H0 記號、「errors of the first kind」與第二類錯誤用語首次系統性提出之處）。「power」一詞本身在這篇論文中尚未以此固定術語出現。原文