Błąd drugiego rodzaju podobnie jak błąd pierwszego rodzaju jest pojęciem związanym z weryfikacją hipotez. Błąd drugiego rodzaju polega jednak na nieprawidłowym NIEodrzuceniu (przyjęciu) hipotezy zerowej. Jest ona nieprawdziwa (np. wynik testu jest istotny na poziomie p < 0,05 i mówi o tym, że zachodzą istotne różnice w średnich) a my uznajemy, że jest prawdziwa trzymając się kurczowo przekonania, że nasze wyniki są dziełem przypadku.
Prawdopodobieństwo popełnienia błędu drugiego rodzaju wiąże się z tzw. mocą testu statystycznego i oznaczony jest mała grecką literą beta. Moc testu to po prostu 1 minus Beta. Warto pamiętać o tym, że błąd I i II rodzaju są ze sobą ściśle powiązane. Im łatwiej będziemy odrzucać hipotezę zerową tym większe ryzyko popełnienia błędu I rodzaju, ale mniejsze ryzyko popełnienia błędu II rodzaju. Z kolei jeśli będziemy bardziej restrykcyjni w poszukiwaniu dowodów na to, że hipoteza zerowa jest nieprawdziwa (nie będziemy jej tak łatwo odrzucać) to oczywiście spada prawdopodobieństwo popełnienia błędu I rodzaju, ale rośnie prawdopodobieństwo popełnienia II rodzaju czyli tzw. moc testu spada.
| HIPOTEZA UZNANA PRZEZ NAS ZA PRAWDZIWĄ | |||
| H0 | H1 | ||
| RZECZYWIŚCIE PRAWDZIWA HIPOTEZA | H0 | POPRAWNE PRZYJĘCIE H0 | BŁĄD I RODZAJU |
| H1 | BŁĄD II RODZAJU | POPRAWNE ODRZUCENIE H0 | |