既然提到型1型2錯誤，順便來澄清一下... ※ 引述《lemonstar (筆記本)》之銘言： : 推文已有人說,對於司法不相信,認為審判錯誤率高,有兩種情況 : 一種是"冤獄"(無罪判有罪)..一種是"縱放"(有罪判無罪) : 假設"審判力"固定不變的話,司法錯判是綜合這兩種 : 至於冤獄和縱放,有點像是統計學裡的型1誤差和型2誤差 參考：http://myweb.nutn.edu.tw/~hycheng/Ecodicourse/type2error.htm Null hypothesis（零假說、虛無假設、Ho）： 這現象只是機率的表現，沒有其他特別原因。 當Ho是真實的，但經過研究後，研究者卻判斷它是錯誤的而拒絕它， 這種錯誤就是型一錯誤（type 1 error）。 當Ho是錯誤的，但經過研究後，研究者卻判斷它是正確的而接受它， 這種錯誤就是型二錯誤（type 2 error）。 科學的理論研究需要下降Type 1 error， 但是公害現象、自然保育需要下降Type 2 error。 : 先舉個例子... : 好比說用某醫學儀器診斷病情,有病診斷成沒病(誤診)的機率 : 應該是要遠小於沒病診斷成有病(儀器太敏感)的機率 : 因為有病診斷成沒病,要付出的成本大很多,幾乎不成比例 : (誤診會延誤治療,儀器太敏感僅僅是虛驚一場罷了) : 假如這兩個機率差不多,一般民眾可能還寧願求神問卜也不願看病 如前所述： Ho = 檢測結果出於隨機 = 沒病 型1錯誤 = Ho 正確卻當成錯誤 = 沒病當有病 型2錯誤 = Ho 錯誤卻當成正確 = 有病當沒病 醫學屬於科學 => 理當降低型1錯誤 故，應該是寧可有病當沒病，也不要沒病當有病。 : 因此,假如現行社會是對司法沒信心,同時又贊成死刑 : 應該是解讀為,由於民眾對司法沒信心 : 兩害相權取其輕的結果,頃向寧可忍受冤獄也不願看到縱放 : (此時冤獄就好比儀器太敏感,縱放好比是誤診 : 也就是,認為縱放付出的社會成本大於冤獄... : 而像王清峰等贊成廢死刑者,則恰恰相反... : 必定是認為冤獄付出的社會成本大於縱放) Ho = 被告無罪 型1錯誤 = Ho 正確卻當成錯誤 = 無罪當有罪（誤判） 型2錯誤 = Ho 錯誤卻當成正確 = 有罪當無罪（縱放） 法律屬於科學 => 理當降低型1錯誤 故，應該是寧縱勿枉。 : 贊不贊成死刑,與對司法是否有信心是不衝突的 : 無論贊不贊成死刑者,都可能對司法沒信心 : 兩者並沒有邏輯上的矛盾! --

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