第一类错误和第二类错误的和为1吗?

第一类错误和第二类错误的和不一定等于1。这两类错误是统计假设检验中的概念，它们的总和会随着决策标准的变化而变化，不是固定值。

对比

第一类错误：指原假设正确时错误拒绝它的情况，也叫假阳性错误。比如检验药品效果时，把没效的药说成有效，这种错误概率用α表示，一般设为0.05或0.01。研究者常控制这个值，避免冤枉好药。

第二类错误：指原假设错误时未能拒绝它的情况，也叫假阴性错误。比如把有效的药当成无效，这种错误概率用β表示。它与样本量、效应大小等因素有关，值越小越好，但很难精确控制。