在假设检验中，当接受假设Ho时，犯第二种错误的概率为0.1。问：当拒绝Ho时，犯第一种错误的概率是多少？

在假设检验中，当接受假设Ho时，犯第二种错误的概率为0.1。问：当拒绝Ho时，犯第一种错误的概率是多少？

犯第一类错误为拒真错误。由于显著性水平为α，也就是说有可能检验的统计量有α的概率会在被接受的范围之外，此时犯第一种错误的概率为α。追问那这题最后等于几，过程写下好吗？追答这里没有出现α。
尽管没有出现，但是依然可以填写这个显著性水平在上面啊。

如果确实是这样，应该是接受原假设，因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a （不包括等于a ）就拒绝原假设。不过，如果你是使用统计软件的话，应该不存在这个问题，因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点，不可能出现你说的情况。

原因很简单，在统计学领域，P小于a（不包括等于a ）就拒绝原假设是一直以来的通用约定。也就是说，对于包不包括等于a这一点，并不存在一个科学的定义，仅仅是依据统计学领域的约定俗成。就像a值到底应该是多少才算小概率事件，这也没有一个科学的绝对定义，也只是根据各专业领域的约定俗成（也是有科学依据的，不能随意确定，但也不存在绝对的界限），大多数定为0.05，而有些定为0.1，0.01也是可以的。

如果你的领域制定的规则是在等于a 时也拒绝原假设，这也是完全没有问题的，只要规则是预先订好的，而不是得出结果后临时定的，就不会违反随机原则，也是有道理的。