統計的仮説検定の第1種の過誤と第2種の過誤

第1種の過誤（αエラー）は「真である帰無仮説を誤って棄却してしまう（あわてものの誤り・偽陽性）」で、その発生確率を有意水準 α とします。第2種の過誤（βエラー）は「偽である帰無仮説を誤って受容してしまう（ぼんやりものの誤り・偽陰性）」です。 ア：正解です。無実の人を有罪にしてしまうような誤審のアナロジーで説明される誤りです。 イ：誤りです。第2種の過誤は「実際には差があるのに差がないと見逃す（偽陰性）」誤りです。 ウ：誤りです。標本統計量のばらつき度合いを示す数値です。 エ：誤りです。検出力（1 - β）は差があるときに正しく差があると判定できる確率です。

統計的仮説検定において、「実際には差がない（帰無仮説が真である）」にもかかわらず、誤って「差がある（帰無仮説を棄却する）」と結論づけてしまう誤りの名称として、正しいものを1つ選択してください。

出典G検定オリジナル模擬試験
ア
第1種の過誤（Type I Error: 偽陽性）
イ
第2種の過誤（Type II Error: 偽陰性）
ウ
標準誤差（Standard Error）
エ
検出力（Power of Test）