第2種の誤り
意味・解説
間違っている仮説（本当は差がある）を誤って採用してしまい、あるはずの効果を「ない」と判断すること。
統計的仮説検定において、帰無仮説が偽である（実際には差がある）のに、それを棄却しない（差がない）としてしまう誤りである。「ぼんやりものの誤り」とも呼ばれる。この誤りを犯す確率は「β」で表され、「1−β」は「検定力」と呼ばれる。第1種の誤りと密接に関連する。
くわしく
本当は黒（犯人）なのに、証拠不十分として白（釈放）にしてしまう見逃しである。
1.生産現場での例：不良品（異常）なのに、検査をすり抜けて「合格品」として出荷されてしまうこと。これを「消費者危険」と呼ぶ。
2.意思決定のリスク：実際には売上を10%上げる素晴らしい施策なのに、分析結果から「効果なし」と判断して取り下げてしまう機会損失。
なぜ重要か：医療診断での「病気の見逃し」や、品質管理での「欠陥品の流出」など、安全や信用に関わる致命的な問題に繋がることが多いためである。サンプルサイズを増やすことで、第1種の誤りを抑えたまま、この第2種の誤りを減らすことが可能になる。
例文
ウェブ広告の効果測定において、サンプル数が少なかったために第2種の誤りが発生し、有望な広告案を不採用にしてしまった。
同義語: βリスク, ぼんやりものの誤り
対義語: 第1種の誤り
分類: 統計学の誤り