統計検定2級 用語解説
検出力とは
対立仮説が正しいときに、帰無仮説を正しく棄却できる確率。1から第2種の過誤の確率を引いた値にあたる。
まず押さえる結論
検出力は、統計検定2級の「第5章 仮説検定」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-11。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×p値を『帰無仮説が正しい確率』と誤解する。p値は帰無仮説のもとで観測結果以上に極端な結果が出る確率。
×第1種の過誤と第2種の過誤の取り違え。前者は正しい帰無仮説を棄却する誤り。
×片側検定と両側検定の選択。対立仮説の向きが事前に決まっているかで変わる。
関連する確認問題
第5章 仮説検定 / 検定の考え方
有意水準を厳しく下げる方針を検討する。併せて考えるべき影響はどれか。
この事例では「第2種の過誤と検出力とのトレードオフか」を確認すると、第1種の過誤は抑えやすくなるが、第2種の過誤や検出力との関係も考える必要があるに絞れる。正解は「第1種の過誤は抑えやすくなるが、第2種の過誤や検出力との関係も考える必要がある」である。有意水準を下げると、正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう第1種の過誤は抑えやすくなる一方で、第2種の過誤や検出力との関係もあわせて考える必要がある。有意水準を下げても検出力が必ず1になるとは限らず、帰無仮説という枠組み自体が不要になるわけでもなく、相関係数が0になるわけでもない。有意水準を一方向にだけ動かした場合の効果を、検出力や第2種の過誤との兼ね合いまで含めて考える姿勢が問われている。
第5章 仮説検定 / 検定の考え方
本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう誤りはどれか。
正解は「第1種の過誤」である。本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう誤りを第1種の過誤といい、その確率の上限が有意水準にあたる。「第2種の過誤」は逆方向の誤りで、本当は帰無仮説が誤っている（対立仮説が正しい）のに、それを棄却できずに帰無仮説を採択してしまう誤りであり、設問が問う「正しい帰無仮説を誤って棄却する」方向とは逆になる。「検出力」は対立仮説が正しいときに帰無仮説を正しく棄却できる確率であり、1から第2種の過誤の確率を引いた値にあたる。誤りそのものではなく、正しく判断できる力を表す点で設問とは異なる。「信頼係数」は区間推定で使われる、区間が母数を含む確からしさを表す概念であり、仮説検定の誤りとは別の枠組みに属する。
第5章 仮説検定 / 検定の考え方
検出力に関する説明として、最も適切なものはどれか。
正解は「対立仮説が正しいときに帰無仮説を棄却できる確率である」である。検出力は、対立仮説が正しいときに棄却域に基づいて帰無仮説を棄却できる確率であり、有意水準や第1種の過誤・第2種の過誤と関連する概念である。帰無仮説が正しい確率そのものではなく、無作為抽出した標本の人数を指す語でもない。回帰直線の残差の平均のように回帰分析で使う量とも異なる概念である。 仮説検定の確率は条件と判断結果を分ける。検出力は対立仮説が真という条件下で棄却に成功する確率で、第2種の過誤確率をβとすれば1−βである。仮説自体の事後確率、標本数、残差の要約ではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 検出力を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、検出力に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）