IT用語入門：第2種の誤り【正しい対立仮説を見逃す誤り】

第2種の誤りとは

第2種の誤りは、仮説検定で本当は誤っている帰無仮説を棄却できず、結果として採用してしまう誤りを指します。言い換えると、実際には対立仮説が正しいのに「変化はない」と結論づけて見逃す状態です。病気の検査で、本当は病気がある人を陰性と判断してしまう例が近いイメージです。

第2種の誤りが起きる確率はβで表され、1−βは検出力（パワー）と呼ばれます。サンプルサイズを大きくするとβは小さくなり、わずかな差でも見つけやすくなります。データのばらつきが小さいことや、効果の大きさが十分にあることもβを下げる要因です。

実務では、第1種の誤り（誤って棄却する）とのバランスが重要です。安全性重視なら第1種を下げ、見逃しを避けたい場面では検出力を高めます。第2種の誤りは「見逃しのリスク」を数量化し、検定設計やサンプル設計の指針となります。