統計的仮説検定

仮説検定における統計的仮説検定（とうけいてきかせつけんてい、）とは、母集団に関する統計的仮説が標本データによって支持されるか、矛盾するかを調べる手法を言う。1920-30年代にかけてイェジ・ネイマン、エゴン・ピアソンによって体系化された。
仮説検定の非対称性と二種類の過誤.
帰無仮説が正しいときに，これを棄却してしまう誤りを第1種の過誤（Type I error）といい，これをαで表す。第1種の過誤を犯す確率は危険率とも呼ばれ，有意水準に等しい。
また，誤った帰無仮説を棄却しない誤りのことを第2種の過誤（Type II error）といい，これをβで表す。このとき，1 - βを考えると，これは誤った帰無仮説を正しく棄却できる確率となり，一般に検定力あるいは検出力(Power)と呼ばれる。
第1種の過誤を減らそうとすれば第2種の過誤が増える（あるいはその逆）という傾向がある（"模式図" 参照）。これは受信者操作特性（ROCカーブ）と本質的には同じことを言っている。
仮説検定では一般に、予め指定した十分小さいαに対し、βをなるべく小さく（検出力をなるべく大きく）するように棄却域を選ぶ方針がとられる（ネイマン・ピアソンの基準）。
ちなみに検定の実施自体は誤っていないが、検定法の適用を誤っている場合を第3種の過誤（Type III error）という。