华西统计真题：有学者认为在样本含量固定的情况下，1型错误增大，2型错误减少，反...

1.有学者认为 在样本含量固定的情况下，1型错误增大，2型错误减少，反之亦然。而也有学者认为 一旦做出拒绝或不拒绝的结论，此时只可能犯1型或2型错误。你认为他们的观点是否矛盾，请简述理由。
; E6 o9 |! C8 Y5 d( }: W/ J2.在相关分析中，如果rs=1，则提示用自变量和应变量测定之所作的散点在一条直线上，该说法正确吗？简述理由。

不矛盾，对于某一具体的检验来说，样本含量一定，假阳性错误越大，假阴性错误越小，检验效能也就越大；但是由于存在抽样误差，抽取的样本检验结论拒绝或者不拒绝H0，这两种推断结论都是正确的。因为假设检验就是一个概率的可能性，我们不能保证我们抽取的样本在所谓的置信区间内，所以在国际杂志上，一个临床统计结论是需要计算检验效能的。检验效能越高，检验结论的正确性就越大，大家也就默认这个结论是正确的，因为谁也不能百分之百证明。但是就比如小孩子的身高和小树高度，按照统计公式身长和树高是有关联性的，具有统计学意义，却不具有实际意义，所以所有的统计结论是概率可能性的计算，而我们在分析数据的时候，是要根据实际情况的。楼主在解决实际问题的时候，就不会困惑了。

2  rs是spearman秩相关系数，rs=1表示的是两个变量的秩次之间存在正相关，并不代表原始数据两变量间存在直线相关关系。故rs=1不能说明两变量测定值所做散点在一条直线上。（在对秩相关系数建立检验假设时也应说为两变量有无相关关系而不是有无直线相关关系）

1.不矛盾；样本含量一定时，假阳性错误越大，假阴性错误就越小；一旦拒绝H0，有可能会患I型错误，而接受H0则有可能会患2型错误

我是这样理解的。第一题：统计推断时，一种统计方法可能会犯两类错误，它们的概率负相关，在做出推断后它们不能同时存在，拒绝H0时会犯1型错误，不决绝H0时犯2型错误，且这两类错误的概率有大小。
) }' e6 P2 G# e4 U: Sps：这道题的表述有问题吧！理解起来好困难。