Ⅱ型错误亦称"第二类错误"或"β错误"。当原假设 H0 不正确( 即备择假设 H1 正确)，但由于检验统计量的值没有落入拒绝域而未被拒绝时所犯的错误。参见"Ⅰ型错误"中的图，设H 0 ∶m = m 0 ，H1 ∶m = m1 ，若μ确实等于μ1，即 H0 实际上是不正确的，但由于抽样的随机性，得到较小的 t 值，因 t<ta，t 值没有落入拒绝域，按所取显著性水平 a 未拒绝错误的 H0，结论为μ=μ0，此推论错误就是Ⅱ型错误。犯Ⅱ型错误的概率记为β。β不是检验前规定的，大小与下列因素有关:(1)在参数检验中，β依赖于参数的实际值与假设值之间的距离，实际值与假设值相差越大，β越小;(2)β与检验前选定的 a有关，a越小，β越大。要同时降低 a和β，需增加样本容量 n;(3)当 a和 n固定时，根据研究问题的性质选择适当的检验类型可减少β。为辨别一个既定大小的差异需确定样本容量时要考虑Ⅱ型错误。