如果我們是對總體均值進行假設檢驗，通常必須先制定顯著性水平以確定發生第一類錯誤的概率。以此為基準，再通過控制樣本容量，也可以對發生第二類錯誤的概率進行控制。由於兩類錯誤造成的損失是不同類型的，其嚴重性也是不同的，因此不同的人可能會對兩類錯誤的概率做出不同的限制。但是，再確定樣本容量之前，必須對發生兩類錯誤所允許的概率做出明確規定。再假設檢驗中還常用到一個詞，檢出力（power of test）。他的定義就是1-β。其意義相當於「在備擇假設成立時不犯第二類錯誤」的概率。Z0.95=1.645, Z0.9=1.28
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他的意思是說，在已知的條件下，需要最少取樣43件，在進行假設檢驗時，犯第二類錯誤的概率小於10%。
那麼，樣本量還為25時，檢出力是多少？
它的意思是說，在樣本量為25時，假設檢驗的結論，犯第二類錯誤的概率是29.5%
從上面的計算很容易看出，對於給定的顯著性水平α，增大樣本容量，將會減小β；對於給定的樣本容量，減小α將會使β增大。增大α將會使β減小。當樣本容量n給定時，我們不能毫無必要的選擇太小的顯著性水平α。因為選擇較小的顯著性水平，意味著將使發生第二類錯誤的風險增大。通常我們都固定選取α為0.05.當樣本容量n給定，α也取定時，兩種檢驗方法如何比較優劣呢，這就要比較他們犯第二類錯誤的概率了。所謂一種方法比另一種方法靈敏，指的就時犯第二類錯誤的概率β小。或者說檢出力1-β較高。也就是當備擇假設成立時，能夠很明確地拒絕原假設而接受備擇假設。
這個檢驗，給了我們方向性指引。當設計一次實驗時，為了兼顧發生第一類錯誤和第二類錯誤的概率，必須考慮樣本量的大小。通常情況下，若實驗成本不高的情況下，儘可能地提高樣本量，是可行的做法。
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