多个样本率间的两两比较如果直接用四格表资料的卡方检验进行多重比较，则A. 增加犯I类错误的概率B. 增加犯II类错误的概率C. 降低检验效能D. 减少犯II类错误的概率E. 减小犯I类错误的概率

本题考查多个样本率间两两比较时直接用四格表资料的卡方检验进行多重比较的影响，解题关键在于理解I类错误和II类错误的概念以及多重比较对它们的作用机制。

1. 明确I类错误和II类错误的概念

• I类错误（α错误）：是指拒绝了实际上成立的$H_0$，即“弃真”错误。其概率用$\alpha$表示，通常在假设检验前预先设定，如$\alpha = 0.05$。
• II类错误（β错误）：是指接受了实际上不成立的$H_0$，即“存伪”错误。其概率用$\beta$表示，检验效能$1 - \beta$表示当两总体确有差别，按规定的检验水准$\alpha$所能发现该差异的能力。

2. 分析直接用四格表资料的卡方检验进行多重比较的情况

当进行多个样本率间的两两比较时，如果直接用四格表资料的卡方检验进行多重比较，相当于进行了多次独立的假设检验。每次检验都有犯I类错误的概率$\alpha$。
假设进行$k$次独立的假设检验，每次检验的I类错误概率为$\alpha$，那么至少犯一次I类错误的概率会随着检验次数$k$的增加而增大。根据概率的计算，至少犯一次I类错误的概率$P = 1-(1 - \alpha)^k$。
例如，当$\alpha = 0.05$，进行$k = 3$次独立检验时，至少犯一次I类错误的概率$P = 1-(1 - 0.05)^3=1 - 0.95^3=1 - 0.857375 = 0.142625$，明显大于原来设定的$\alpha = 0.05$。

3. 分析对II类错误和检验效能的影响

• 直接用四格表资料的卡方检验进行多重比较，并没有改变每次检验中犯II类错误的概率$\beta$，所以不会降低检验效能（$1 - \beta$），也不会减少犯II类错误的概率。

综上，多个样本率间的两两比较如果直接用四格表资料的卡方检验进行多重比较，会增加犯I类错误的概率。