統計学において、2種類の誤りとは、次の2つの誤りです。 第一種の誤り（Type I error） 第二種の誤り（Type II error） 第一種の誤りとは、帰無仮説が正しいにもかかわらず、帰無仮説を棄却してしまう誤りです。第二種の誤りとは、帰無仮説が誤っているにもかかわらず、帰無仮説を採択してしまう誤りです。 第一種の誤りの確率は、有意水準（α）と呼ばれ、通常は5%に設定されます。第二種の誤りの確率は、検出力（β）と呼ばれ、有意水準と対称の関係にあります。 第一種の誤りを犯さないようにするためには、有意水準を小さく設定する必要があります。しかし、有意水準を小さくすると、第二種の誤りの確率が高くなります。 第二種の誤りを犯さないようにするためには、検出力を高くする必要があります。しかし、検出力を高くすると、サンプルサイズを大きくする必要があります。 第一種の誤りと第二種の誤りは、トレードオフの関係にあります。第一種の誤りを減らすためには、第二種の誤りの確率を高くする必要があります。第二種の誤りを減らすためには、第一種の誤りの確率を高くする必要があります。 どの誤りを避けるかは、研究者の判断によって異なります。たとえば、新薬の有効性を検証する研究では、第一種の誤りを避けることを重視します。なぜなら、第一種の誤りを犯すと、新薬が有効であると誤って判断し、患者に害を及ぼす可能性があるからです。一方、新薬の安全性を検証する研究では、第二種の誤りを避けることを重視します。なぜなら、第二種の誤りを犯すと、新薬が安全であると誤って判断し、患者に必要な治療を受けさせない可能性があるからです。
