第一種過誤（α過誤、偽陽性）は、帰無仮説が実際には真であるのに棄却してしまう過誤である。つまり、偽がヒットすることによるエラーである。先ほどの例で言えば「個人は病気ではない」のにもかかわらず「個人が病気である」と判断してしまうことに相当する。
第二種過誤.
第二種過誤（β過誤、偽陰性）は、対立仮説が実際には真であるのに帰無仮説を採用してしまう過誤である。つまり、真が抜け落ちることによるエラーである。
対立仮説が正しい時に対立仮説を採択しない誤りのこと。先ほどの例で言えば「個人が病気である」のに「個人は病気でない」と判断してしまう事に相当する。
過誤の具体例.
「真犯人を逮捕すること」を「帰無仮説を棄却すること」に例える。
第一種過誤は「一般市民を冤罪で逮捕してしまうこと」である。
第二種過誤は「真犯人を取り逃がすこと」を意味している。
第一種過誤を避けるような手法を採用することを推奨している。他の分類については後述の過誤種別拡張の提案を参照されたい。
解説.
語源.
統計学的扱い.
定義.
第一種過誤と第二種過誤.
ネイマンとピアソンによる過誤の定義は広く採用され、第一種過誤と第二種過誤として知られている。また、分かりやすさから、これらをそれぞれ偽陽性と偽陰性とも呼ぶことが多い。これらの用語は本来の定義から拡大解釈され、様々な場面で使われるようになっている。例えば、
上の例は、この拡大された定義での曖昧さを示している。ここでは「無罪であること」を中心に考えているが、当然ながら「有罪であること」を中心に考えることもできる。以下の表で条件を示す。
妊娠検査の例を示す。
偽陽性率・第一種過誤.
特異度が増大すると第一種過誤となる確率が低下するが、第二種過誤となる確率が増大する。
偽陰性率・第二種過誤.
過誤種別拡張の提案.
ネイマンとピアソンが提唱した第一種過誤（偽陽性）と第二種過誤（偽陰性）は広く採用されているが、それら以外の過誤（「」や「」）を定義しようという試みがいくつかなされてきた。
これらは広く受け入れられるには至っていない。以下では、主なものを紹介する。
David.
私は、この理論の基本的考え方を説明するにあたって、私が（第三種の）過誤に陥っているという批判、標本に対して間違った検査法を選んでいるという批判を受けるのではないかと心配してきた 。