在进行统计推断时，依据样本提供的信息对总体的特征进行判断，即由部分来推断总体。因而判断有可能正确，也有可能不正确，换而言之，统计推断面临着犯错误的可能。

（1）假设检验中的两类错误

①第I类错误是在假设检验中拒绝了本来是正确的原假设，犯这种错误的概率用α表示，所以又称α错误或弃真错误；

②第II类错误是在假设检验中没有拒绝本来是错误的原假设，犯这种错误的概率用β表示，所以又称β错误或取伪错误。

（2）两类错误之间的关系

在假设检验中α和β一般是此消彼长的，即如果减小α错误，就会增大犯β错误的机会；若减小β错误，就会增大犯α错误的机会。而使α和β同时变小的办法只有增大样本量。但样本量不可能没有限制，否则就会使抽样调查失去意义。因此，在假设检验中通常遵循首先控制犯α错误原则。