統計検定2級 用語解説
第1種の過誤とは
本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう誤り。
まず押さえる結論
第1種の過誤は、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。
混同しやすい用語との差
第1種の過誤 / 第2種の過誤
第1種の過誤は、正しい帰無仮説を誤って棄却することです。
第2種の過誤は、誤っている帰無仮説を棄却できないことです。
見分け方: 本当は帰無仮説が正しいのか、誤っているのかを先に置いて考えます。
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
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。
本当は正しい帰無仮説を誤って棄却する誤りを第1種の過誤という。第2種の過誤は、本当は帰無仮説が誤っているのに棄却できない誤りである。検出力は対立仮説が正しいときに帰無仮説を棄却できる確率、信頼係数は区間推定で使う概念である。
第5章 仮説検定 / 検定の考え方
本当は対立仮説が正しいのに、帰無仮説を棄却できない誤りはどれか。
本当は対立仮説が正しい、つまり帰無仮説が誤っているのに、帰無仮説を棄却できない誤りを第2種の過誤という。第1種の過誤は正しい帰無仮説を誤って棄却する誤り、有意水準は第1種の過誤を許す基準、点推定は母数を1つの値で推定する方法である。
第5章 仮説検定 / 検定の考え方
有意水準の説明として、最も適切なものはどれか。
有意水準は、仮説検定で帰無仮説を棄却するかどうかを判断するために事前に定める基準であり、第1種の過誤と関係する。回帰モデルの説明力は決定係数、データを4等分する値は四分位数、標本から計算した平均は標本平均である。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 第1種の過誤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、第1種の過誤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