统计推断中所发生的第1类错误是

在统计假设检验中，我们通常设立两个假设：原假设（$H_0$，通常代表“正常”、“无差异”或“无效”）和备择假设（$H_1$，通常代表“异常”、“有差异”或“有效”）。 **第1类错误（Type I Error）**，又称**弃真错误**或**$\alpha$错误**。 * **定义**：当原假设 $H_0$ 实际上为真时，我们却拒绝了它。 * **通俗理解**：本来是正常的（$H_0$为真），但我们通过统计推断认为它是异常的（拒绝 $H_0$）。即“把正常判为异常”。 * **对应选项**： * **C. 弃真**：这是第1类错误的标准学术名称（抛弃了真实的原假设）。 * **A. 把正常判为异常**：这是对第1类错误在实际应用场景中的通俗描述（原假设为真即“正常”，拒绝原假设即判为“异常”）。 **第2类错误（Type II Error）**，又称**取伪错误**或**$\beta$错误**。 * **定义**：当原假设 $H_0$ 实际上为假（即备择假设 $H_1$ 为真）时，我们却没有拒绝它。 * **通俗理解**：本来是异常的（$H_0$为假），但我们通过统计推断认为它是正常的（接受 $H_0$）。即“把异常判为正常”。 * **对应选项**： * **D. 取伪**：这是第2类错误的标准学术名称（接受了虚假的原假设）。 * **B. 把异常判为正常**：这是第2类错误的通俗描述。 **综上所述：** * 第1类错误 = 弃真 = 把正常判为异常。 * 因此，选项 A 和 C 均正确描述了第1类错误。 **正确答案：AC**