誤認
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アルファ($ \alpha)としても知られる
帰無仮説($ H_0)が真であるが調査で棄却された場合の誤り ベータ($ \beta)としても知られる
帰無仮説($ H_0)が偽であるが調査で棄却されなかった場合の誤り 真である推測をし損なう
ちなみに
第二種誤認の逆($ 1-\beta)は検出力と呼ばれる 裁判に例えると…
第一種誤認
code:alpha
if (被告 == 無罪) //帰無仮説を棄却すべきでない場合
{有罪と判決が下る} //棄却する
第二種誤認
code:beta
if(被告 == 有罪) //帰無仮説を棄却すべき
{無罪と判決が下る} //棄却しない
第一種誤認
第一種誤認の5%の可能性を許容することを意味する
つまり
第二種誤認
第一種誤認よりも重大ではない
真である推測をし損なうのみであるから
誤解を与えるわけではない
第二種誤認の許容水準は通常10%(または20%)に設定されている
第二種誤認の可能性が10%ある
つまり
帰無仮説が偽であるのに調査で棄却されない可能性が10%ある 母集団の本当の状態に基づいて有意な結果を返すべき調査において、調査の結果が有意でない可能性が10%ある
参考書籍
統計クイックリファレンス 第二版
著者 : Sarah Boslaugh(サラ・ボスラフ)
発行所 : 株式会社オライリー・ジャパン