呼び、誤った帰無仮説を正しく棄却できる確率を表す。日本産業規格では、「帰無仮説が正しくないとき,帰無仮説を棄却しない誤り。」と定義している[14]。表記している[15]。第1種の誤りと第2種の誤りの関係[編集]第1種の誤りを減らそうとすれば第2種の誤りが増える(またはその逆)という傾向がある。β)のグラフを、受信者操作特性(ROCカーブ)と呼ぶ。小さく(検出力をなるべく大きく)するように棄却域を選ぶ方針をとる(ネイマン・ピアソンの基準)。検出力関数[編集]日本産業規格では、検出力関数を「仮説があるパラメータで表現されているとき,パラメータの値によって検出力を与える関数。」と定義している[16]。種類[編集]例のように、母集団の分布として正規分布を、あるいは比較する2群間の等分散(標準偏差が等しい)を仮定する(母数=パラメータを仮定する)検定法をパラメトリック(Parametric)、それらを仮定せず一般の分布に適用できる検定法をノンパラメトリック(Non-parametric)な検定と呼ぶ。具体的な方法の例を挙げる。検定の目的からは、母数の有意性の検定、適合度検定(特定の母集団から抽出されたものか)、均一性検定(2標本が同一母集団によるものか:上の例)、独立性検定(2標本が独立か)などに分けられる。testing)とは、逐次的に行う仮説検定を指す。サンプルサイズが固定数とは限らず、停止則を導入し、それが満たされるまでは実際には仮説検定の実施を遅らせ、サンプルの追加を行う。(英語版)(逐次的尤度比検定)も参照。小さいサンプルサイズで、より高い検出力を実現することが好ましく、統計学的に最適な停止則および決定則を最適停止則および最適決定則と呼ぶ。オンライン的な仮説検定として利用可能である。検定法と呼ばれることもある。1920-30年代にかけてイェジ・ネイマン、エゴン・ピアソンによって体系化された。棄却(すなわち不採択)できるかを調べるものなので、帰無仮説と呼ぶ。この場合、両者の反応は標準偏差がともに等しい正規分布に従うが、さらに平均にも差が無いかを問題としている。千凰彦『推定と検定のはなし』東京図書、1988年。統計的仮説検定の考え方と方法」『身近なデータによる統計解析入門』(PDF)森北出版、1973年。4627090307。確率統計』オーム社、2013年。