1. 两类错误
第I类错误，又称α错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。犯第I类错误的概率一般记为α。
第II类错误，又称β错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。犯第II类错误的概率记为β。
车轱辘话：只要拒绝了原假设就有可能犯第I类错误，只要没拒绝原假设就有可能犯第II类错误。直观上来说，要减少第I类错误的概率α，就会使第II类错误的概率β增大，反过来亦然。除非增大样本量~~
2. 显著性水平
犯第I类错误的概率α，又被称为显著性水平。我们可以事先设定一个α的阈值，然后我们根据样本能算出一个实际的显著性水平，如果实际的水平低于我们的阈值，意味着如果我们拒绝原假设则犯第I类错误的概率低于我们设定的阈值，这时候我们就可以拒绝原假设，否则就不拒绝。也就是说：犯第I类错误的概率是我们能掌控的。
假设检验的难点就是这个显著性水平的计算。
