在abtest的应用 p值的意义，第一类和第二类错误的定义是？

在abtest的应用 p值的意义，第一类和第二类错误的定义是什么？

在AB测试中，P值（p-value）是一个统计量，用于衡量在零假设成立的情况下，观察到的数据或更极端情况发生的概率。在AB测试中，零假设通常是指两个测试组的指标（例如转化率或平均值）相等。

第一类错误（Type I error）是指当实际上零假设为真时，我们错误地拒绝零假设的概率。换句话说，它是指我们错误地得出了实验有显著差异的结论。第一类错误的显著性水平通常被称为α，通常设置在0.05或0.01的水平上。

第二类错误（Type II error）是指当实际上零假设为假时，我们错误地接受了零假设的概率。换句话说，它是指我们未能正确检测到实验组之间的差异。第二类错误的概率通常被称为β，通常需要在设计实验时确定样本量大小以控制。通常情况下，我们希望α和β都越小越好，但两者之间存在一种权衡关系。

yhdata_ruby 发表于 2023-4-28 09:28

这是觉得问题问得比较简单吗？可惜确实不懂这个定义是什么呀

建议此类问题可以百度一下，咱们这边暂时只回复产品相关问题

没有看明白什么意思，可以将什么场景，什么功能遇到的这个问题吗？