1、第一類錯誤又稱Ⅰ型錯誤、拒真錯誤，是指拒絕了實際上成立的、正確的假設，為“棄真”的錯誤，其機率通常用α表示。假設檢驗是反證法的思想，依據樣本統計量作出的統計推斷，其推斷結論並非絕對正確，結論有時也可能有錯誤，錯誤分為兩類。

2、第二類錯誤，Ⅱ型錯誤，接受了實際上不成立的H0 ，也就是錯誤地判為無差別，這類取偽的錯誤稱為第二類錯誤，其機率用β表示。簡單說就是：你的假設是錯誤，但你接受該假設。

擴充套件資料

“第一類錯誤”和“第二類錯誤”之間的關係：

1、當樣本例數固定時，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可透過選定α控制β大小。要同時減小α和β，唯有增加樣本例數。

統計上將1-β稱為檢驗效能或把握度(power of a test)，即兩個總體確有差別存在，而以α為檢驗水準，假設檢驗能發現它們有差別的能力。實際工作中應權衡兩類錯誤中哪一個重要以選擇檢驗水準的大小。

2、做假設檢驗的時候會犯兩種錯誤：第一，原假設是正確的，而你判斷它為錯誤的；第二，原假設是錯誤的，而你判斷它為正確的。我們分別稱這兩種錯誤為第一類錯誤(Type I error)和第二類錯誤(Type II error)。