犯二型错误的概率
犯第二类错误的概率（β）表示在原假设是不真实的情况下，却接受不真实的原假设的概率。在统计学中，第一类错误（弃真错误）的概率用显著性水平α表示，第二类错误（纳伪错误）的概率用β表示。在样本容量（n）不变的前提下，两者不能同时变小，减小α必然导致β增大。
计算第二类错误概率的方法需要知道统计量在对立假设下的分布。在总体均值假设检验中，可以使用蒙特卡罗方法通过计算机实现。例如，在电池使用小时数均值的原假设和备择假设中，如果拒绝H0，则决定将货物退回供应商；如果不能拒绝H0，则决定接收货物。假定进行假设检验时所使用的显著性水平α＝0.05，检验统计量为U，则假设检验的拒绝法则为：如果U＜－1.645，则拒绝H0。通过控制样本容量，使用者也可以对发生第二类错误的概率进行控制。
