Fehler 2. Art (β, Type II)

H₀ nicht verwerfen, obwohl sie falsch ist — echten Effekt übersehen.

Auch bekannt als: β-Fehler, Type II, False Negative, Beta-Fehler

Der Fehler 2. Art (β-Fehler, false negative) tritt auf, wenn ein Test einen tatsächlich vorhandenen Effekt nicht als signifikant erkennt. Seine Wahrscheinlichkeit β hängt von Effektgröße, Streuung, Stichprobengröße und α ab.

  • Power = 1 − β — die Wahrscheinlichkeit, einen echten Effekt zu finden (siehe Power)
  • Übliches Ziel: β ≤ 0,20 (Power ≥ 0,80)
  • Kosten oft unsichtbar — der übersehene Effekt bleibt einfach unentdeckt, es gibt keinen Alarm

Siehe auch

Verwendet in

Quellen

  • Neyman, J. & Pearson, E. S. — On the Problem of the Most Efficient Tests, 1933
  • Cohen, J. — Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2nd Edition, Erlbaum