第一種過誤と第二種過誤

仮説検定において、2種類の過誤が発生しうる。第一種過誤（偽陽性、真の帰無仮説を棄却する）と第二種過誤（偽陰性、偽の帰無仮説を棄却できない）である。NeymanとPearson (1933) によって形式化されたこれらの過誤は、統計的意思決定の中心にある。第一種過誤の確率は有意水準 α（慣例的に0.05）によって制御され、第二種過誤の確率は β であり、検出力は 1 − β である。これらの過誤を理解し、バランスを取ることが、頑健で信頼性の高い研究を設計する上で極めて重要である。