⼀研究想比較抽菸者與非抽菸者的⾎膽固醇濃度，下列敘述何者錯誤？

本題觀念：

本題考查生物統計學（Biostatistics）中**假設檢定（Hypothesis Testing）**的核心概念，特別是型一錯誤（Type I error）、型二錯誤（Type II error）、顯著水準（Significance level, $\alpha$）與統計檢定力（Statistical power, $1-\beta$）之間的定義與相互關係。

在醫學研究中，我們常設立兩個假設：

• 虛無假設 ($H_0$)：兩組間無差異（例如：抽菸者與非抽菸者的血膽固醇濃度沒有差異）。
• 對立假設 ($H_1$)：兩組間有差異（例如：抽菸者與非抽菸者的血膽固醇濃度有差異）。

選項分析

• A. 檢定時犯下型一錯誤（ type I error ）的機率，即為研究者設定的顯著水準

  • 正確。
  • 分析：型一錯誤定義為「當虛無假設 ($H_0$) 為真時，卻錯誤地拒絕它」的機率，也就是「偽陽性」（False Positive）。這個機率由研究者在實驗前設定，稱為顯著水準（Significance level），符號為 $\alpha$。醫學界通常設定為 0.05（5%），代表我們容許有 5% 的機率誤判兩組有差異，但實際上無差異。

• **B. 若顯著

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