配对卡方检验：样本量与一类错误、二类错误概率的关系

配对卡方使用 Pearson 卡方进行假设检验时，实际发生一类错误和二类错误的概率会随着样本量的变化而变化。

一类错误是指原假设为真，但在检验中被错误地拒绝的概率，也称为显著性水平。二类错误是指原假设为假，但在检验中被错误地接受的概率。

随着样本量的增加，一类错误的概率会逐渐降低，因为样本越大，数据越接近总体分布，因此拒绝原假设的阈值会更高，更严格，从而降低了错误拒绝的概率。相反，二类错误的概率会逐渐增加，因为样本越大，总体分布的差异越小，从而使得检验更难以检测到真实的差异。

总之，随着样本量的变化，配对卡方使用 Pearson 卡方进行假设检验时，实际发生一类错误和二类错误的概率会相应地变化。这是因为样本量的变化会影响到检验的敏感性和特异性，从而影响到错误率的大小。