第二类错误

亦称“β错误”、“纳伪错误”、“第Ⅱ型错误”。

假设检验术语。与“第一类错误”相对。

在零假设H₀本来不真的情况下，检验统计量的观测值落入接受域而接受H₀而犯的错误。

用字母β表示。

β不能预先确定，其大小受下列因素影响：(1)参数的实际值与假设值之间的距离，距离越大，β值越小。(2)α值。α值越大，β值越小。在实际情况中，需要在规定α的同时，减小β值，通常靠增加样本容量来实现。下图示意了检验统计量T(x₁，x₂，…，x_n)的分布曲线与α和β之关系。