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左倾错误和右倾错误是统计学概念中的两种类型的错误。
左倾错误（Type I error），也称为α错误或拒真错误，指的是在假设检验中拒绝原假设（即判定效应存在）而实际上该假设是正确的。左倾错误的概率称为显著性水平，通常用α表示，常见的显著性水平有0.05和0.01。
右倾错误（Type II error），也称为β错误或接受伪命题，指的是在假设检验中接受原假设（即判定效应不存在）而实际上该假设是错误的。右倾错误的概率称为β风险，通常用β表示。
左倾错误和右倾错误是相互关联的，而且通常是一种权衡关系，当我们控制显著性水平（α）越低，即降低左倾错误的概率时，右倾错误的概率（β）往往会增加，反之亦然。在假设检验中，研究者需要根据研究目的和需求来选择适当的显著性水平，以及能接受的右倾错误的风险水平。
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