統計の検定で第２種過誤（β-error）がいまいちわかりません。 - 仮説検定を行う手続きで帰無仮説が正しいと勝手に決め込んで切り込みます... - Yahoo!知恵袋

統計の検定で第２種過誤（β-error）がいまいちわかりません。 仮説検定を行う手続きで 帰無仮説が正しいと勝手に決め込んで切り込みますが 本来、 （１）本来、帰無仮説が正しい場合 それを棄却すると第１種過誤（αエラー）、棄却しないと真に正しい判断（１-α） （２）本来、帰無仮説が間違っている場合 帰無仮説を棄却すると真に正しい判断（１-β）、棄却しないと第２種過誤（βエラー） ですよね？ 仮説検定においては（１）の場合のみを想定して、αエラーの確率を有意水準（ｐ＜０．０５など）をもって棄却すると判断し、保障していますが、βエラーの確率は一体どう保障するのでしょうか？ よく分布図に、有意水準のラインが引いてあり、αエラーの確率分布とβエラーの確率分布を交わらせてますが、その図でαエラーの有意水準より内側がβ、外側(棄却域）が１-βとなっているから、１-βである検出力を多く見積もるために、有