L'errore di tipo II è
Rifiutare l'ipotesi nulla vera
Rifiutare l'ipotesi falso nulla
Accettare l'ipotesi nulla vera
Accettare l'ipotesi falso nulla
Nel test di ipotesi statistica, un errore di tipo I è il rifiuto di un'ipotesi vera nulla (nota anche come risultato o conclusione "falso positivo"), mentre un errore di tipo II è il mancato rifiuto di un'ipotesi falsa nulla (nota anche come risultato o conclusione "falso negativo"). Gran parte della teoria statistica ruota attorno alla minimizzazione di uno o entrambi questi errori, sebbene la completa eliminazione di uno di essi sia statisticamente impossibile per algoritmi non deterministici. Un errore di tipo I (o errore del primo tipo) è il rifiuto di un vero nullo ipotesi. Di solito un errore di tipo I porta alla conclusione che un presunto effetto o relazione esiste quando in realtà non esiste. Esempi di errori di tipo I includono un test che dimostra che un paziente ha una malattia quando in realtà il paziente non ha la malattia, un allarme antincendio in corso che indica un incendio quando in realtà non c'è alcun incendio, o un esperimento che indica che un medico il trattamento dovrebbe curare una malattia quando in realtà non è così. Un errore di tipo II (o errore di secondo tipo) è il mancato rifiuto di un'ipotesi falsa nulla. Alcuni esempi di errori di tipo II sono un esame del sangue che non riesce a rilevare la malattia per cui è stato progettato, in un paziente che ha realmente la malattia; scoppia un incendio e l'allarme antincendio non suona; o una sperimentazione clinica di un trattamento medico che non riesce a dimostrare che il trattamento funziona quando effettivamente funziona Rif: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Type_I_and_type_II_errors
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