1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误，是指拒绝了实际上成立的、正确的假设，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示。假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。
2、第二类错误，Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0 ，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误，其概率用β表示。简单说就是：你的假设是错误，但你接受该假设。
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“第一类错误”和“第二类错误”之间的关系：
1、当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通过选定α控制β大小。要同时减小α和β，唯有增加样本例数。
统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。
2、做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误(Type I error)和第二类错误(Type II error)。
参考资料来源：百度百科-假设检验中的两类错误
第二类错误则是：H0实际上是错的，却没有被否定。
假设检验系指拒绝或保留零假设的判断，又称显著性检定。在选择否定域并计算检验统计量之后，完成最后一道手续，即根据试验或样本结果决定假设的取与舍。
如果结果落在否定域内，将在已知犯第一类错误概率的条件下，否定零假设。反之，如果结果落在否定域外，则不否定零假设，与此同时，就有了犯第二类错误的危险。
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统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝（予以接受）结论的程序。决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显著差异。这时称差异显著性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。
例如，在参数假设检验中，当对总体分布的参数作出原假设 H0 后，先承认总体与原假设相同， 然后根据样本计算一个统计量，并求出该统计量的分布，再给定一个小概率（一般为 0.05，0.01 等，视情况而定），确定拒绝原假设 H0 的区域（拒绝域）。
参考资料来源：百度百科——统计检验
本回答被网友采纳1、第一类错误（Ⅰ类错误）也称为 α错误，是指当虚无假设(H0)正确时，而拒绝H0所犯的错误。这意味着研究者的结论并不正确，即观察到了实际上并不存在的处理效应。
可能产生原因：样本中极端数值；采用决策标准较宽松。
2、第二类错误（Ⅱ类错误）也称为β错误，是指虚无假设错误时，反而接受虚无假设的情况，即没有观察到存在的处理效应。
可能产生的原因：实验设计不灵敏；样本数据变异性过大；处理效应本身比较小。
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统计检验的统计量：
完成了上述工作之后，接下来就是做一次与理想试验尽量相同的实际抽样(比如实际做一次重复抛掷硬币的试验)，并从获取的样本资料算出检验统计量。检验统计量是关于样本的一个综合指标，但与第九章参数估计中将要讨论的统计量有所不同，它不用作估测，而只用作检验。
统计检验判定：
假设检验系指拒绝或保留零假设的判断，又称显著性检定。在选择否定域并计算检验统计量之后，完成最后一道手续，即根据试验或样本结果决定假设的取与舍。
如果结果落在否定域内，将在已知犯第一类错误概率的条件下，否定零假设。反之，如果结果落在否定域外，则不否定零假设，与此同时，就有了犯第二类错误的危险。
参考资料来源：百度百科——假设检验中的两类错误
本回答被网友采纳第二类错误，又叫受伪错误，即本来原假设是错误的，而根据样本得出的统计量的值落入了接受域，不能拒绝原假设，接受了（确切地说是不拒绝）原本错误的原假设。本回答被提问者采纳