Type II Error

释义 Definition

II 类错误（第二类错误）：在假设检验中，原假设（H₀）实际上是假的，但检验结果却未能拒绝原假设（相当于“漏报/漏检”真正存在的效应）。其概率通常记为 β（beta）；而 1−β 称为检验的功效（power）。在不同语境下也常被类比为医学筛查或质量检测中的“假阴性”。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌtaɪp tuː ˈɛrər/

例句 Examples

The test failed to detect the difference, so we may have made a Type II error.
检验没能发现差异，因此我们可能犯了 II 类错误。

Because the sample size was small, the study had low power and a higher risk of Type II error even if the effect was real.
由于样本量较小，这项研究的功效较低，即使效应真实存在，也更容易发生 II 类错误。

词源 Etymology

“Type II error”出自现代统计假设检验的框架（常与 Neyman–Pearson 学派相关）。为区分两种基本错误，约定将拒真（把真的 H₀ 误拒）称为 Type I error（I 类错误），将受伪（没能拒绝假的 H₀）称为 Type II error（II 类错误）；其中 II 类错误概率以希腊字母 β 表示，与功效 1−β 成对出现。

相关词 Related Words

• Beta
• Power
• Type I Error
• False Negative
• Null Hypothesis
• Alternative Hypothesis
• Significance Level
• P-Value

文学与著作中的用例 Literary Works

• Jerzy Neyman & Egon S. Pearson：《On the Problem of the Most Efficient Tests of Statistical Hypotheses》（一系列论文中系统化 I/II 类错误与检验功效的框架）
• George Casella & Roger L. Berger：《Statistical Inference》（统计推断教材中反复讨论 Type II error、β 与 power）
• Larry Wasserman：《All of Statistics》（以直观方式讲解 Type II error 与功效、样本量的关系）
• Erich L. Lehmann & Joseph P. Romano：《Testing Statistical Hypotheses》（假设检验经典著作，详述 II 类错误与最优检验理论）