用户风险

用户风险是抽样检验的基本概念之一，是犯第二类错误的概率，即在抽样检验中把不合格批当做合格批而接收的概率，记为β。

简介用户风险是抽样检验的基本概念之一，是犯第二类错误的概率，即在抽样检验中把不合格批当做合格批而接收的概率，记为β。

举例例如，规定一产品批的不合格品率p≥0. 05时为不合格批，现有一产品批由400件组成，其中有25件不合格品，应为不合格批，但按一次抽样检验方案(400,30,1)抽取30件进行检验时，发现只有1件不合格品，按该方案规定，应接收该产品批，这就犯了第二类错误，把不合格批当做合格批而接收了，从而用户吃亏了。为不使用户经常吃亏，在制定抽样检验方案时，用户风险β一般不宜过大，常取0. 05到0. 20之间的某个数。1

性质β不能预先确定，其大小受下列因素影响：

（1）参数的实际值与假设值之间的距离，距离越大，β值越小。

（2） a值。a值越大，β值越小。

在实际情况中，需要在规定a的同时，减小β值，通常靠增加样本容量来实现。

第二类错误（typeⅡerror）

第二类错误亦称“口错误”、“纳伪错误”、“第Ⅱ型错误”。假设检验术语。与“第一类错误”相对。

为在进行假设检验时，原假设不正确而接受原假设的错误。

由于检验统计量是随机变量，有一定的波动性，有时原假设H0并不正确，在正常的情况下，计算的统计量仍有一定的概率β落入接受域内，从而错误地接受了原假设H0。

本词条内容贡献者为:

任毅如 - 副教授 - 湖南大学