用于确定统计数据的测试意义观察结果。可能会发生两种主要类型的错误:
1.答I类错误当根据无效假设通过获取假阳性测量。
2.答II类错误当根据无效假设通过获得假阴性测量。
统计检验对真实统计结果呈阳性的概率有时被称为检验敏感、和对于负统计,测试为负的概率有时称为这个特异性。下表总结了实际情况和观察到的各种组合的名称测试结果。
当同时执行多个统计测试时,使用统计测试的多重比较校正。例如,假设您正在测量八种不同蜥蜴的腿长,想看看方法任何一对都不同。现在,有可以进行两两比较,因此即使这个人口平均值相等,很可能至少有一对在5%的水平上,样本平均值的差异将显著。安阿尔法价值因此,0.05适用于每个单独的比较,但不适用对于一组全部的比较。
为了避免大量假阳性α值因此需要降低比较次数正在执行。这是对多次比较的修正。有许多的实现这一点的不同方法。最简单、最保守的是邦费罗尼校正实际上,更多的人更愿意接受假阳性(错误拒绝无效假设)比假否定(错误接受无效假设),因此,通常使用不太保守的比较。