我是统计学的新手，正在阅读关于假设检验中的决策错误。我的问题是，为什么Type-II错误完全错误？根据我的理解，当我们未能拒绝虚假的零假设时，就会出现这种情况。当我们不能拒绝零假设时，它只是意味着我们没有强有力的证据来拒绝它。我们没有对这两个假设中的哪一个是真的（或错误的）做出任何评论。要么是真的。我们并不是说零假设是正确的。那么，为什么这样的结论被称为错误？
统计术语往往过于复杂。 2型错误告诉你的，实际上归结为你正在使用的方法“强大”。最终，您进行假设检验的原因（特别是在您引用的统计三段论世界之外）是因为您试图获得结果。
因此，假设您有一项测试可以评估动物是鱼的零假设。如果你的测试只是在每次尝试都没有拒绝，无论你给它什么，你永远不会犯1型错误，因为你永远不会错误地拒绝null - 对，对吧？不，显然不是，你的测试完全没用，因为你的类型2错误是1（因为100％的时候，你不会拒绝null，当它是假的时候）。
所以要专门回答你的问题，为什么它被称为错误：
虽然你所做的声明，在你没有拒绝一个错误的null之后，可能会非常小心，你没有说出错的东西，但是测试DID没有发现null是假的，你可以称之为错误
当我们未能拒绝原假设（应该被拒绝）时，会发生II型错误错误。
是P（接受H0 | H0是假的）