下面有關假說檢定之型一錯誤（ type I error ）與型二錯誤（ type II error ）的敘述何者正確？

本題觀念：

假說檢定中的型一錯誤（type I error, α）、型二錯誤（type II error, β）與統計檢定力（power）之間的關係，以及樣本數對各種錯誤的影響。

選項分析

(A) 型一錯誤發生的機率加上型二錯誤發生的機率等於 1 此選項錯誤。α（型一錯誤）與 β（型二錯誤）並無加總為 1 的關係。加總為 1 的是：$\alpha + (1 - \alpha) = 1$，或是 $\beta + (1 - \beta) = 1$。α 和 β 是獨立設定的參數，兩者可以同時很小（例如同時設 α = 0.01、β = 0.10），因此相加不等於 1。

(B) 檢定力（power）= 1 - 型一錯誤的機率 此選項錯誤。正確定義是： $\text{Power} = 1 - \beta = 1 - P(\text{type II error})$ 型一錯誤機率 α 與檢定力的關係是：當 α 降低時，β 通常會上升（power 下降），兩者呈反向關係，但 power ≠ 1 - α。

(C) 型一錯誤與型二錯誤有可能會同時發生 此選項錯誤。型一錯誤是「虛無假說為真，但卻拒絕了虛無假說（偽陽性）」；型二錯誤是「虛無假說為假，但卻未拒絕虛無假說（偽陰性）」。兩者發生的情境互相矛盾——型一發生時代表研究者「拒絕了 H₀」，而型二發生時

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