第2種の誤りとは
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読み: ダイニシュノアヤマリ
第2種の誤りとは、統計的仮説検定において、実際には真である帰無仮説を誤って棄却しないという誤りのことである
読み: ダイニシュノアヤマリ
統計的仮説検定において、実際には真である帰無仮説を誤って棄却しないという誤りのことである。これは、本来棄却されるべきでない帰無仮説を受容してしまう場合に発生する。検出力不足が原因となることが多い。
かんたんに言うと
簡単に言うと、本当は正しいことを、間違いだと判断しないことである。
第2種の誤りの具体例
ある新薬の効果を検証する臨床試験を例に考える。帰無仮説は「新薬に効果はない」となる。もし実際には新薬に効果があるにもかかわらず、試験の結果、効果がないと判断してしまった場合、これは第2種の誤りとなる。つまり、効果がある薬を見逃してしまうことになる。
第1種の誤りとの違い
第2種の誤りと対になる概念として、第1種の誤りがある。第1種の誤りは、実際には偽である帰無仮説を誤って棄却してしまう誤りのことである。先ほどの例で言うと、実際には新薬に効果がないにもかかわらず、試験の結果、効果があると判断してしまう場合が第1種の誤りとなる。両者は区別して理解する必要がある。
第2種の誤りを減らすには
第2種の誤りを減らすためには、検出力を高めることが重要である。検出力を高めるためには、サンプルサイズを大きくしたり、効果量を大きくしたり、有意水準を高く設定したりするなどの方法がある。ただし、有意水準を高くすると、第1種の誤りのリスクも高まるため、注意が必要である。
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