応用統計：
注意：
等号のない代替仮説は存在しません
受け入れる H0の仮説は証明できないH0のこの役割を拒否すると仮定すると、仮説をH0と、それによって受け入れ仮説H1の仮説をので、書くべきであるH1の仮説を。
ときに真の値と推定値は非常に似て、ベータ版は、大規模な、マップすることができます：
図上記導出から明らかな N 値の大きいデータがより集中なり、小さい方がβとなります
全体のプロセスは、仮説検定です：文 H0H1 仮説は、その後、比較し、統計的に有意であるかどうかを決定し、有意水準を決定するために、サンプリングのチェック方法を選択します。ので、必ずしも、有意な統計的に意味を持たないnが小さい場合、]、大きなベータ即ち、エラーの第二のタイプは、たの90％の時間は意味がありません。
Pの利点は、誤差の値が直接得られ、大幅に第一のタイプの値の範囲を制限することができることであると直接的であってもよい0.05 または0.01 比較
大きな試料を試験の全体的な割合は、2つの条件を満たす必要があります。
