第二種の過誤とは？
だいにしゅのかご
第二種の過誤とは、仮説検定において本当は効果や差があるにもかかわらず、それを見逃してしまう誤りのことです。
第二種の過誤（Type II error）は、統計的仮説検定において「帰無仮説が実際には偽であるにもかかわらず、帰無仮説を棄却しない（採択してしまう）」誤りです。β（ベータ）で表される確率で生じることから、「β 過誤」とも呼ばれます。
- 第一種の過誤（α 過誤）：本当は差がないのに「差あり」と誤判定する → 「冤罪」に例えられる
- 第二種の過誤（β 過誤）：本当は差があるのに「差なし」と誤判定する → 「真犯人を逃す」に例えられる
第二種の過誤に影響する要因は次の通りです。
- 標本サイズが小さいほど β が大きくなる（差を検出しにくい）
- 効果量（実際の差の大きさ）が小さいほど見逃しやすい
- 有意水準 α を厳しく設定するほど β が増加する
検出力（1−β）は第二種の過誤を犯さない確率を表し、研究設計の際に「どのくらいの標本が必要か」（検出力分析）を決める基準として重要です。医学・心理学・品質管理などで特に重視されます。
使い方・例文
新薬が実際には効果を持っているにもかかわらず、被験者数が少なすぎたために統計的に有意な差が出ず「効果なし」と結論づけてしまうケースが第二種の過誤の典型例です。
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