第二種誤りとは？
だいにしゅあやまり
第二種誤りとは、統計的検定において帰無仮説が偽であるにもかかわらず棄却できない誤りです。
第二種誤り（Type II Error）は、統計的仮説検定における誤りの一種で、本当は誤りである帰無仮説（H₀）を誤って棄却しない（採択してしまう）ことを指します。「偽陰性」や「フォールスネガティブ」とも呼ばれます。
たとえば、実際には有効な薬について「効果なし」と誤って結論づける場合や、実際には差がある二群を「有意差なし」と判断してしまう場合が第二種誤りに相当します。
第二種誤りに関する重要な概念は以下のとおりです。
- 第二種誤りを犯す確率はβで表され、1－βが「検出力（Power）」と呼ばれる
- サンプルサイズを大きくすることで検出力が上がりβ（第二種誤り率）を下げられる
- 効果量が小さいほど、第二種誤りが生じやすくなる
- 医療での見落とし（病気を「異常なし」と判断する）が典型的な問題場面
第二種誤りと第一種誤りは密接に関係しており、一方を小さくしようとすると他方が大きくなるトレードオフがあります。適切な検出力（一般的に0.80以上が推奨）を確保するために、事前にサンプルサイズ計算を行うことが重要な研究設計の手順です。第二種誤りは見逃しのリスクであるため、医療・品質検査など「見逃しに大きなコストがある」領域で特に重視されます。
使い方・例文
「臨床試験のサンプルサイズが少なすぎたため、実際には有効な治療法を『効果なし』と結論づけてしまった。これは第二種誤りの典型例だ」という形で使われます。
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