第だい一種いっしゅ過誤かごと第だい二に種しゅ過誤かご

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第だい一種いっしゅ過誤かご（だいいっしゅかご、英えい: Type I error）または偽にせ陽性ようせい（ぎようせい、英えい: False positive）と第だい二に種しゅ過誤かご（だいにしゅかご、英えい: Type II error）または偽にせ陰性いんせい（ぎいんせい、英えい: False negative）は、仮説かせつ検定けんていにおいて過誤かごを表あらわす統計とうけい学がく用語ようごである。第だい一種いっしゅ過誤かごをαあるふぁ過誤かご（αあるふぁ error）やあわてものの誤あやまり、第だい二に種しゅ過誤かごをβべーた過誤かご（βべーた error）やぼんやりものの誤あやまりとも呼よぶ。なお「過誤かご」とは、誤差ごさによって二に項こう分類ぶんるいなどの分類ぶんるいを間違まちがうことを意味いみする。

統計とうけい的てき過誤かごと系統けいとう過誤かご

過誤かごは次つぎの2種類しゅるいがある。

統計とうけい的てき過誤かご（Statistical error）

計算けいさんや計測けいそくで得えられた値ねと真しんの理論りろん上じょうの値ねとの誤差ごさが、無作為むさくいで本質ほんしつ的てきに予測よそく不可能ふかのうな変動へんどうによって生しょうじている場合ばあい。

系統けいとう過誤かご（Systematic error）

計算けいさんや計測けいそくで得えられた値ねと真しんの理論りろん上じょうの値ねとの誤差ごさが、未知みちのソースによる無作為むさくいでない影響えいきょうであり（不ふ確かくかさ参照さんしょう）、そのソースが特定とくていされれば排除はいじょできる。

統計とうけい的てき過誤かご: 第だい一種いっしゅと第だい二に種しゅ

統計とうけい学がくにおいて、証拠しょうこを無むに帰きするような「帰き無む仮説かせつ」を置おいて検証けんしょうを進すすめる。帰かえり無む仮説かせつの例れいには、「個人こじんは病気びょうきではない」とか、「被告人ひこくにんは無実むじつである」とか、「潜在せんざい的てきなログイン対象たいしょうが認可にんかされていない」などが挙あげられる。

一方いっぽうで、帰き無む仮説かせつと全まったく逆ぎゃくの状況じょうきょうに対応たいおうする「対立たいりつ仮説かせつ」がある(こちらが証明しょうめいしたい事象じしょうに対応たいおうする)。すなわち、「個人こじんが病気びょうきにかかっている」とか、「被告人ひこくにんが有罪ゆうざいである」とか、「ログイン対象たいしょうが許可きょかされたユーザである」といったことを表あらわす。

目標もくひょうは、偽にせである帰かえり無む仮説かせつが棄却ききゃくされて真しんである対立たいりつ仮説かせつが採用さいようされることである。ある種しゅのテスト(血液けつえき検査けんさ、裁判さいばん、ログイン試こころみ)を実施じっしし、データを得える。

テストの結果けっかは、陰性いんせいかもしれない（つまり、病気びょうきでない、有罪ゆうざいでない、ログインが許ゆるされない）。一方いっぽう、それは陽性ようせいかもしれない（つまり、病気びょうき、有罪ゆうざい、ログイン成功せいこう）。

テストの結果けっかと実際じっさいの状態じょうたいが一致いっちしていないなら過誤かごが発生はっせいしたことになる。テストの結果けっかと実際じっさいの状態じょうたいが一致いっちしているなら、判断はんだんは正ただしいことになる。どちらの仮説かせつを誤あやまって採用さいようしてしまったかによって、過誤かごを「第だい一種いっしゅ過誤かご」と「第だい二に種しゅ過誤かご」に分類ぶんるいする。

第だい一種いっしゅ過誤かご

第だい一種いっしゅ過誤かご（αあるふぁ過誤かご、偽にせ陽性ようせい）は、帰き無む仮説かせつが実際じっさいには真しんであるのに棄却ききゃくしてしまう過誤かごである。つまり、偽にせがヒットすることによるエラーである。先さきほどの例れいで言いえば「個人こじんは病気びょうきではない」のにもかかわらず「個人こじんが病気びょうきである」と判断はんだんしてしまうことに相当そうとうする。

第だい二に種しゅ過誤かご

第だい二に種しゅ過誤かご（βべーた過誤かご、偽にせ陰性いんせい）は、対立たいりつ仮説かせつが実際じっさいには真しんであるのに帰き無む仮説かせつを採択さいたくしてしまう過誤かごである。つまり、真しんが抜ぬけ落おちることによるエラーである。対立たいりつ仮説かせつが正ただしい時ときに対立たいりつ仮説かせつを採択さいたくしない誤あやまりのこと。先さきほどの例れいで言いえば「個人こじんが病気びょうきである」のに「個人こじんは病気びょうきでない」と判断はんだんしてしまう事ことに相当そうとうする。

過誤かごの具体ぐたい例れい

「真犯人しんはんにんを逮捕たいほすること」を「帰き無む仮説かせつを棄却ききゃくすること」に例たとえる。第だい一種いっしゅ過誤かごは「一般いっぱん市民しみんを冤罪えんざいで逮捕たいほしてしまうこと」である。第だい二に種しゅ過誤かごは「真犯人しんはんにんを取とり逃にがすこと」を意味いみしている。

刑事けいじ訴訟そしょう法ほう336条じょうで、「被告ひこく事件じけんが罪つみとならないとき、又または被告ひこく事件じけんについて犯罪はんざいの証明しょうめいがないときは、判決はんけつで無罪むざいの言渡いいわたしをしなければならない」と定さだめている。これは疑うたがわしきは罰ばっせずとも言いう。第だい一種いっしゅ過誤かごを避さけるような手法しゅほうを採用さいようすることを推奨すいしょうしている。他たの分類ぶんるいについては後述こうじゅつの過誤かご種別しゅべつ拡張かくちょうの提案ていあんを参照さんしょうされたい。

解説かいせつ

仮説かせつ検定けんていは、2つの標本ひょうほんの分布ぶんぷの違ちがいが無む作為さくいな偶然ぐうぜん性せいで説明せつめいできるかどうかを判定はんていする技法ぎほうである。2つの分布ぶんぷに有意ゆういな差さがあると結論けつろん付つける場合ばあい、その差異さいが無む作為さくいな偶然ぐうぜん性せいでは説明せつめいできないことを十分じゅうぶん注意ちゅういして判断はんだんする必要ひつようがある。真しんではない仮説かせつを採用さいようする可能かのう性せいをなるべく小ちいさくするよう注意ちゅういを払はらわなければならない。一般いっぱんに第だい一種いっしゅ過誤かごとなる確かく率りつを .05 か .01 に設定せっていする。これはつまり100例れいのうち5例れいか1例れいで過誤かごが発生はっせいすることを意味いみする。これを「有意ゆうい水準すいじゅん」と呼よぶ。100例れいのうち5例れいというのが十分じゅうぶんかどうかは一概いちがいには言いえないため、有意ゆうい水準すいじゅんの選択せんたくには細心さいしんの注意ちゅういが必要ひつようである。例たとえば、シックス・シグマの品質ひんしつ管理かんりを採用さいようする工場こうじょうでは標準ひょうじゅん偏差へんさの6倍ばいの幅はば（±6σしぐま）を管理かんり限界げんかいとする（これを外はずれるのは極きわめて珍めずらしい）。

統計とうけい的てき手法しゅほうの利点りてんは無作為むさくいな標本ひょうほん抽出ちゅうしゅつにある。つまり、2つの分布ぶんぷの差さが治療ちりょうの前後ぜんごでどう変化へんかするかを無作為むさくい抽出ちゅうしゅつで追跡ついせき可能かのうである。しかし、現実げんじつがそれほど単純たんじゅんでないのは明あきらかである。無作為むさくい標本ひょうほんを取とり出だしたとき、全まったく同おなじ分布ぶんぷとなる可能かのう性せいは極きわめて小ちいさい。たとえ同おなじ分布ぶんぷであったとしても、それが偶然ぐうぜんの産物さんぶつなのか、それとも常つねにそうなるのかは判断はんだんできない。

語源ごげん

1928年ねん、著名ちょめいな統計とうけい学がく者もののイェジ・ネイマン（1894年ねん - 1981年ねん）とエゴン・ピアソン（1895年ねん - 1980年ねん）は「特定とくていの標本ひょうほんが、ある個体こたい群ぐんから無作為むさくいに選えらばれたと判断はんだんできるかどうかの判定はんてい」という問題もんだいを議論ぎろんした。そして、Davidは「'無む作為さくいな'という形容詞けいようしは標本ひょうほんの抽出ちゅうしゅつ方法ほうほうに対たいするもので、標本ひょうほんそのものにかかるのではない」と指摘してきした。

彼かれらは「過誤かごの2つの源泉げんせん」を次つぎのように表あらわした:

• (a) 採択さいたくすべき仮説かせつを棄却ききゃくする過誤かご
• (b) 棄却ききゃくすべき仮説かせつを採択さいたくする過誤かご

1930年ねん、彼かれらは「過誤かごの2つの源泉げんせん」の概念がいねんを次つぎのように練ねり直なおした:

…仮説かせつ検定けんていでは次つぎの2点てんを常つねに考慮こうりょしなければならない。 (1) 我々われわれは、真しんの仮説かせつを棄却ききゃくしてしまう可能かのう性せいを必要ひつように応おうじて低ひくく抑おさえることができなければならない。 (2) 偽にせと思おもわれる仮説かせつが棄却ききゃくされるような検定けんていでなければならない。

1933年ねん、彼かれらはこれらの「問題もんだいは、仮説かせつの真偽しんぎが確信かくしんを持もって断言だんげんできるような場合ばあいには存在そんざいしない」と述のべた。彼かれらはまた、「対立たいりつ仮説かせつ群ぐん」から特定とくていの仮説かせつを棄却ききゃくまたは採用さいようする決定けっていにおいて、過誤かごが容易よういに発生はっせいするとした。

…（そして）それらの過誤かごは以下いかの2種類しゅるいに分わけられる:

• (I) H_o（すなわち検定けんてい対象たいしょうの仮説かせつ）が真しんであるのに棄却ききゃくする。
• (II) 代替だいたいの仮説かせつ H_i が真しんであるのに H_o を採択さいたくした。

ネイマンとピアソンの共同きょうどう執筆しっぴつ論文ろんぶんでは、H_o が常つねに「検定けんてい対象たいしょう仮説かせつ」を表ひょう。添そえ字じは "O" であってゼロではない（「オリジナル」の意い）。

同おなじ論文ろんぶんで、彼かれらは「2つの過誤かごの源泉げんせん」を第だい一種いっしゅの過誤かご（errors of type I）および第だい二に種しゅの過誤かご（errors of type II）と呼よんでいる。

統計とうけい学的がくてき扱あつかい

定義ていぎ

第だい一種いっしゅ過誤かごと第だい二に種しゅ過誤かご

ネイマンとピアソンによる過誤かごの定義ていぎは広ひろく採用さいようされ、第だい一種いっしゅ過誤かごと第だい二に種しゅ過誤かごとして知しられている。また、分わかりやすさから、これらをそれぞれ偽にせ陽性ようせいと偽にせ陰性いんせいとも呼よぶことが多おおい。これらの用語ようごは本来ほんらいの定義ていぎから拡大かくだい解釈かいしゃくされ、様々さまざまな場面ばめんで使つかわれるようになっている。例たとえば、

• 第だい一種いっしゅ過誤かご（偽にせ陽性ようせい）: 受諾じゅだく（受理じゅり）されるべき帰き無む仮説かせつを拒絶きょぜつ（却下きゃっか）する過誤かご。例たとえば、無実むじつの人物じんぶつを有罪ゆうざいにすること。
• 第だい二に種しゅ過誤かご（偽にせ陰性いんせい）: 拒絶きょぜつ（却下きゃっか）されるべき帰き無む仮説かせつを受諾じゅだく（受理じゅり）する過誤かご。例たとえば、真犯人しんはんにんを無罪むざいにすること。

上うえの例れいは、この拡大かくだいされた定義ていぎでの曖昧あいまいさを示しめしている。ここでは「無罪むざいであること」を中心ちゅうしんに考かんがえているが、当然とうぜんながら「有罪ゆうざいであること」を中心ちゅうしんに考かんがえることもできる。以下いかの表ひょうで条件じょうけんを示しめす。

		実際じっさいの状態じょうたい
		有ゆう	無む
テスト  結果けっか	陽性ようせい	状態じょうたい「有ゆう」 + 結果けっか「陽性ようせい」 = 真ま陽性ようせい (true positive, TP)	状態じょうたい「無む」 + 結果けっか「陽性ようせい」 = 偽にせ陽性ようせい (false positive, FP) 第だい一種いっしゅ過誤かご
	陰性いんせい	状態じょうたい「有ゆう」 + 結果けっか「陰性いんせい」 = 偽にせ陰性いんせい (false negative, FN) 第だい二に種しゅ過誤かご	状態じょうたい「無む」 + 結果けっか「陰性いんせい」 = 真ま陰性いんせい (true negative, TN)

妊娠にんしん検査けんさの例れいを示しめす。

		実際じっさいの状態じょうたい
		妊娠にんしんしている	妊娠にんしんしていない
検査けんさ  結果けっか	妊娠にんしんしている	真ま陽性ようせい	偽にせ陽性ようせい  （妊娠にんしんしているという検査けんさ結果けっかだが、 実際じっさいには妊娠にんしんしていない）  第だい一種いっしゅ過誤かご
	妊娠にんしんしていない	偽にせ陰性いんせい  （妊娠にんしんしているのに 検出けんしゅつできなかった）  第だい二に種しゅ過誤かご	真ま陰性いんせい

ここで、検査けんさ結果けっかが「真しん」や「偽にせ」といった場合ばあい、2種類しゅるいの意味いみがあることに注意ちゅういする。実際じっさいの状態じょうたい（条件じょうけん）では、真しん = 有ゆう（ある属性ぞくせいが有ある）と、偽にせ = 無む（ある属性ぞくせいが無ない）であり、検査けんさ結果けっかの正確せいかく性せいにおいては、真ま陽性ようせい/偽にせ陽性ようせい/真ま陰性いんせい/偽にせ陰性いんせいという使つかわれ方かたをする。上うえの表ひょうではこの混同こんどうを避さけるため、状態じょうたいについては「有ゆう/無む」で表あらわしている。

偽にせ陽性ようせい率りつ・第だい一種いっしゅ過誤かご

偽にせ陽性ようせい率りつ$\alpha$とは、陰性いんせいの標本ひょうほん集団しゅうだんのうち、誤あやまって陽性ようせいと判定はんていされた標本ひょうほんの割合わりあいである。すなわち、1 から特異とくい度どを引ひいた値ねと同おなじである。

${\text{false positive rate }}\alpha ={\frac {\text{FP}}{{\text{TN}}+{\text{FP}}}}$

特異とくい度どが増大ぞうだいすると第だい一種いっしゅ過誤かごとなる確かく率りつが低下ていかするが、第だい二に種しゅ過誤かごとなる確かく率りつが増大ぞうだいする。

偽にせ陰性いんせい率りつ・第だい二に種しゅ過誤かご

偽にせ陰性いんせい率りつ$\beta$とは、陽性ようせいの標本ひょうほん集団しゅうだんのうち、誤あやまって陰性いんせいと判定はんていされた標本ひょうほんの割合わりあいである。すなわち、1 から感度かんどを引ひいた値ねと同おなじである。

${\text{false negative rate }}\beta ={\frac {\text{FN}}{{\text{TP}}+{\text{FN}}}}$

$1-\beta$を検出けんしゅつ力りょくと呼よぶ。

過誤かご種別しゅべつ拡張かくちょうの提案ていあん

ネイマンとピアソンが提唱ていしょうした第だい一種いっしゅ過誤かご（偽にせ陽性ようせい）と第だい二に種しゅ過誤かご（偽にせ陰性いんせい）は広ひろく採用さいようされているが、それら以外いがいの過誤かご（「第だい三種さんしゅ過誤かご」や「第だい四よん種しゅ過誤かご」）を定義ていぎしようという試こころみがいくつかなされてきた。

これらは広ひろく受うけ入いれられるには至いたっていない。以下いかでは、主おもなものを紹介しょうかいする。

David

ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンでネイマンやピアソンと同僚どうりょうだったこともあるフローレンス・ナイチンゲール・デヴィッド (1909年ねん-1993年ねん)は、冗談じょうだん交まじりに 1947年ねんの論文ろんぶんで、自身じしんの研究けんきゅう結果けっかについてネイマンとピアソンの「過誤かごの2種類しゅるいの源泉げんせん」を三さん番目ばんめに拡張かくちょうする可能かのう性せいについて触ふれている。

私わたしは、この理論りろんの基本きほん的てき考かんがえ方かたを説明せつめいするにあたって、私わたしが（第だい三種さんしゅの）過誤かごに陥おちいっているという批判ひはん、標本ひょうほんに対たいして間違まちがった検査けんさ法ほうを選えらんでいるという批判ひはんを受うけるのではないかと心配しんぱいしてきた 。

Mosteller

1948年ねんにフレデリック・モステラー（1916年ねん - 2006年ねん） は「第だい三種さんしゅ過誤かご」を次つぎのように定義ていぎすることを提唱ていしょうした。

• 第だい一種いっしゅ過誤かご: 真しんである帰かえり無む仮説かせつを棄却ききゃくする
• 第だい二に種しゅ過誤かご: 偽にせである帰かえり無む仮説かせつを採択さいたくする
• 第だい三種さんしゅ過誤かご: 間違まちがった理由りゆうで、正まさしく帰かえ無む仮説かせつを棄却ききゃくする

Kaiser

ヘンリー・F・カイザー（1927年ねん - 1992年ねん）は1966年ねんの論文ろんぶんでMostellerの分類ぶんるいを拡張かくちょうし、「第だい三種さんしゅ過誤かご」を棄却ききゃくされた仮説かせつに基もとづいて間違まちがった判断はんだんをすることを指さすとした。また、Kaiserはこれをγがんま過誤かご（γがんま errors）と呼よんでいる。

Kimball

1957年ねん、アライン・W・キンボール（オークリッジ国立こくりつ研究所けんきゅうじょの統計とうけい学者がくしゃ）は、第だい一種いっしゅ過誤かごと第だい二に種しゅ過誤かごに続つづく新あらたな種類しゅるいの過誤かごを提案ていあんした。Kimballの定義ていぎした「第だい三種さんしゅ過誤かご」とは「間あいだ違ちがった問題もんだいに正ただしい答こたえを与あたえることによる過誤かご」である。

数学すうがく者しゃリチャード・ハミング（1915年ねん - 1998年ねん）は「間あいだ違ちがった問題もんだいに正ただしい解法かいほうを与あたえるよりも、正ただしい問題もんだいに間違まちがった解法かいほうを与あたえる方ほうが望のぞましい」と述のべている。

ハーバード大学だいがくの経済けいざい学者がくしゃハワード・ライファも「間あいだ違ちがった問題もんだいを解とく破目われめに陥おちいった」経験けいけんを述のべている。

MitroffとFeatheringham

1974年ねん、Ian MitroffとTom FeatheringhamはKimballの分類ぶんるいを拡張かくちょうし、「問題もんだいの解法かいほうを考かんがえる際さいの最さい重要じゅうような要素ようそは、その問題もんだいがまずどのように説明せつめいされ、公式こうしき化かされているかである」とした。

彼かれらは、第だい三種さんしゅ過誤かごを「正ただしい問題もんだいを解とくべきときに間違まちがった問題もんだいを解とく過誤かご」あるいは「問題もんだいを正ただしく表現ひょうげんすべきときに間違まちがった表現ひょうげんを選択せんたくする過誤かご」とした。

Raiffa

1969年ねん、ハーバード大学だいがくの経済けいざい学者がくしゃHoward Raiffaは冗談じょうだんとして「第だい四よん種しゅ過誤かごの候補こうほ: 正ただしい問題もんだいを解とくのに時間じかんが掛かかりすぎること」とした。

MarascuiloとLevin

1970年ねん、MarascuiloとLevinは第だい四よん種しゅ過誤かごを提案ていあんした。これはMosteller的てきな定義ていぎであり「正まさしく棄却ききゃくされた仮説かせつの不適切ふてきせつな解釈かいしゃく」による過誤かごである。彼かれらは、この例れいとして「医師いしの病気びょうきの診断しんだんが正ただしいのに、その後ごの医薬いやくの処方箋しょほうせんが間違まちがっている場合ばあい」を挙あげている。

具体ぐたい例れい

統計とうけい的てき検定けんていにおいては、以下いかの2つのトレードオフがある。

• (a) 偽にせ陽性ようせいの容認ようにん可能かのうなレベル
• (b) 偽にせ陰性いんせいの容認ようにん可能かのうなレベル

しきい値ちの設定せっていによって、感度かんどを変かえることができる。感度かんどを低ひくくすれば真ま陽性ようせいのものを陰性いんせいと判定はんていする危険きけんが大おおきくなり、感度かんどを高たかくすれば偽にせ陽性ようせいを生うむ危険きけんが大おおきくなる。

コンピュータ

コンピュータ関連かんれんでは、「偽にせ陽性ようせい」や「偽にせ陰性いんせい」という言葉ことばが様々さまざまな場面ばめんで使つかわれている。

コンピュータセキュリティ

セキュリティ上じょうの脆弱ぜいじゃく性せいは、適切てきせつなユーザーからのアクセスのみを受うけ付つけ、コンピュータのデータを安全あんぜんに保たもつ際さいに考慮こうりょすべき重要じゅうような概念がいねんである（コンピュータセキュリティ参照さんしょう）。Moulton (1983) では以下いかのよう点てんが強調きょうちょうされている（p.125）。

• 「認証にんしょうされたユーザー」を「不正ふせいアクセス者しゃ」と分類ぶんるいしてしまう第だい一種いっしゅ過誤かご（偽にせ陽性ようせい）を防ふせぐ。
• 「不正ふせいアクセス者しゃ」を「認証にんしょうされたユーザー」と分類ぶんるいしてしまう第だい二に種しゅ過誤かご（偽にせ陰性いんせい）を防ふせぐ。

スパムフィルタリング

「スパムフィルタリング」で通常つうじょうの電子でんしメールをスパムと誤あやまって分類ぶんるいすることを偽にせ陽性ようせいと呼よぶ。この場合ばあい、普通ふつうの電子でんしメールの配布はいふが阻害そがいされる。スパムフィルタリングでは高こう確かく率りつで不要ふような電子でんしメールをブロックできるが、偽にせ陽性ようせいの発生はっせいを無視むしできる程度ていどにまで低下ていかさせる努力どりょくは今いまも続つづいている。

逆ぎゃくにスパムを検出けんしゅつできずにそのまま通とおしてしまうことを偽にせ陰性いんせいと呼よぶ。偽にせ陰性いんせいの発生はっせい率りつが低ひくいほど、スパムフィルタリングの効率こうりつが良よいとされる。

マルウェア

アンチウイルスソフトウェアでは、問題もんだいのないファイルをウイルスと誤あやま認識にんしきすることを偽にせ陽性ようせいと呼よぶ。その原因げんいんはヒューリスティックやデータベース上じょうのウイルスシグネチャの誤あやまりによる。同様どうようの問題もんだいはトロイの木馬もくばやスパイウェアの検出けんしゅつでも発生はっせいする。

データベース検索けんさく

データベース検索けんさくでは、検索けんさく要求ようきゅうに対たいして得えられる適切てきせつでない結果けっかを偽にせ陽性ようせいと呼よぶ。特とくに全文ぜんぶん検索けんさくで発生はっせいしやすい。全文ぜんぶん検索けんさくは格納かくのうされている全ぜん文書ぶんしょの全ぜん内容ないようについて、ユーザーが指示しじした数個すうこの単語たんごが含ふくまれているものを探さがす。

偽にせ陽性ようせいの発生はっせい原因げんいんは自然しぜん言語げんごの曖昧あいまいさにあることが多おおい。例たとえば「ホーム」という単語たんごは「誰だれかの住居じゅうきょ」という意味いみもあれば「あるWebサイトのトップレベルのページ」という意味いみもある。

光学こうがく文字もじ認識にんしき (OCR)

一般いっぱんに検出けんしゅつアルゴリズムは偽にせ陽性ようせいに陥おちいり易やすい。光学こうがく文字もじ認識にんしき(OCR)ソフトウェアは "a" のように見みえるドットの集あつまりを "a" であると認識にんしきしてしまう可能かのう性せいがある。

一般いっぱんのセキュリティ

偽にせ陽性ようせいは空港くうこうでのセキュリティチェックなどでよく発生はっせいしている。警報けいほうは武器ぶきが持もち込こまれようとしていると判定はんていされたときに鳴なるよう設計せっけいされているが、その感度かんどは高たかめに設定せっていされているため、実際じっさいには武器ぶきではない場合ばあいでも、鍵かぎやバックルや小しょう銭ぜにや携帯けいたい電話でんわなどで頻繁ひんぱんにひっかかるようになっている（金属きんぞく探知たんち機き参照さんしょう）。

この場合ばあい、真ま陽性ようせい（本物ほんものの武器ぶきを検出けんしゅつする場合ばあい）よりも偽にせ陽性ようせいの場合ばあいが遥はるかに多おおく、陽性ようせい適中てきちゅう率りつは非常ひじょうに低ひくくなる。

生体せいたい認証にんしょう

虹彩こうさい認識にんしき、網膜もうまくスキャン、顔かお認識にんしきシステムなどの生体せいたい認証にんしょうスキャンでは、偽にせ陰性いんせいが問題もんだいとなる。この種たねのシステムでは、ある人物じんぶつがデータベース上じょうの既知きちの人物じんぶつと誤あやまって一致いっちすることがある。この場合ばあい、その人物じんぶつは通行つうこうを許可きょかされる人物じんぶつと判断はんだんされるか、手配てはい中ちゅうの犯罪はんざい者しゃと判断はんだんされる可能かのう性せいがある。

スクリーニング

医療いりょうにおいて、「スクリーニング」と「臨床りんしょう検査けんさ」には大おおきな違ちがいがある。

スクリーニング

比較的ひかくてき簡易かんいな検査けんさであり、多人数たにんずうに対たいしていっせいに行おこなうことが多おおい。症状しょうじょうが現あらわれていない人ひとを対象たいしょうにすることが多おおい。

臨床りんしょう検査けんさ

比較的ひかくてき高価こうかな検査けんさであり、血液けつえきを採取さいしゅするなどの手段しゅだんが用もちいられることが多おおい。このため何なんらかの病気びょうきではないかと疑うたがわれる患者かんじゃに対たいして、それを確認かくにんするために行おこなうことが多おおい。

例たとえば、米国べいこくの多おおくの州しゅうでは、新生児しんせいじに対たいしてフェニルケトン尿にょう症しょうと甲状腺こうじょうせん機能きのう低下ていか症しょうのような先天せんてん性せい疾患しっかんのスクリーニングを行おこなう。この場合ばあい、「偽にせ陽性ようせい」の確かく率りつが非常ひじょうに高たかいが、非常ひじょうに早はやい段階だんかいでそれらの疾患しっかんを検出けんしゅつできるという利点りてんがある。

輸血ゆけつの際さいにHIVや肝炎かんえんのスクリーニングを行おこなうが、この場合ばあいも「偽にせ陽性ようせい」の確かく率りつは高たかい。実際じっさいにそれらの病気びょうきにかかっているかの検査けんさはもっと正確せいかくな結果けっかが得えられる。

スクリーニングで最もっとも「偽にせ陽性ようせい」が話題わだいとなるのは、マンモグラフィーによる乳癌にゅうがんの検査けんさであろう。米国べいこくにおけるマンモグラフィー検診けんしんでの偽にせ陽性ようせい率りつは 15% にもなっており、世界せかい的てきに見みても非常ひじょうに高たかい。オランダでは偽にせ陽性ようせい率りつが最もっとも低ひくく、1% である。

臨床りんしょう検査けんさ

妊娠にんしん検査けんさ薬やく、健康けんこう診断しんだんでは「偽にせ陰性いんせい」が大おおきな問題もんだいとなる。「偽にせ陰性いんせい」の場合ばあい、患者かんじゃに対たいして本当ほんとうは病気びょうきにかかっているのにかかっていないという誤あやまったメッセージを伝つたえてしまう。このため、その後ごの治療ちりょう方針ほうしんが誤あやまった前提ぜんていの下したに立たてられてしまう。例たとえば、冠動脈かんどうみゃくの動脈どうみゃく硬化こうか症しょうを検出けんしゅつする心臓しんぞうストレステストで偽にせ陰性いんせいがあることが知しられている。

特とくに症状しょうじょうがありきたりの病気びょうきの場合ばあいに「偽にせ陰性いんせい」は深刻しんこくな問題もんだいを生しょうじる。集団しゅうだんの中なかの患者かんじゃ数すうが非常ひじょうに少すくない場合ばあいには「偽にせ陽性ようせい」が問題もんだいとなる。詳くわしくはベイズ推定すいていを参照さんしょうされたい。

超ちょう常つね現象げんしょうの調査ちょうさ

偽にせ陽性ようせいという用語ようごは超ちょう常つね現象げんしょうや心霊しんれいの調査ちょうさにおいて、誤あやまって証拠しょうことして採用さいようされる写真しゃしんなどを意味いみする。つまり、証明しょうめいされていないが霊れいなどが写うつっているとされる媒体ばいたい（画像がぞう、動画どうが、音声おんせい録音ろくおんなど）を指さす。

参考さんこう文献ぶんけん

• Allchin, D., "Error Types", Perspectives on Science, Vol.9, No.1, (Spring 2001), pp.38-58.
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外部がいぶリンク

• Free Beta (Type II Error Rate) Calculator for Multiple Regression Daniel Soper の Free Statistics Calculators より。