第二種過誤とは？
だいにしゅかご
第二種過誤とは、本当は誤っている帰無仮説を誤って棄却しない過ち（偽陰性）で、その確率はβで表され、1−βが検出力となります。
第二種過誤（Type II Error）は、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棄却しない（採択してしまう）」誤りです。医療の文脈では「効果がある薬を効果なしと判断する」偽陰性に相当します。
第一種過誤との対比として、統計的仮説検定には2種類の過ちがあります。
- 第一種過誤（α）：正しいH₀を誤って棄却する（偽陽性）
- 第二種過誤（β）：誤っているH₀を棄却しない（偽陰性）
検出力との関係として、1−βは「検出力」（power）と呼ばれ、真の効果があるときに正しくそれを検出できる確率を意味します。検出力0.80（β=0.20）が研究設計の目安としてよく用いられます。
第二種過誤に影響する要因は以下のとおりです。
- 標本サイズ（大きいほどβは小さくなる）
- 効果量（真の差が大きいほど見逃しにくい）
- 有意水準α（αを小さくするとβが増える）
- データのばらつき（分散が大きいほどβが増える）
実際の問題として、標本サイズが小さな研究では第二種過誤が大きくなりがちで、真に有効な介入でも「有意差なし」と誤って結論されるリスクがあります。事前の検出力分析によって必要標本数を算出することが重要です。
使い方・例文
標本数が少なすぎる臨床試験で、実際には有効な治療薬の効果を統計的に検出できず「効果なし」と誤って結論してしまうのが第二種過誤の典型例です。
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