Den β-Fehler oder Fehler 2. Art begeht man, wenn man sich im Rahmen eines Tests für die Nullhypothese (H0) entscheidet, obwohl die Alternativhypothese (H1) gilt. Die zugehörige Wahrscheinlichkeit für diesen Fehler wird mit β bezeichnet.
Die Gegenwahrscheinlichkeit 1- β nennt man auch die Power eines Tests oder kurz die Teststärke. Die Power eines Tests gibt demzufolge an, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass man sich für die Alternativhypothese (H1) entscheidet, wenn diese auch gilt und sollte natürlich so hoch wie möglich sein.
Im Rahmen von Poweranalysen lassen sich „optimale“ Stichprobengrößen ermitteln, so dass ein Test eine vorher festgelegte Power (und damit auch ein festes β) aufweist.
Wenn du mehr über die allgemeine Logik statistischer Tests (inklusive Poweranalysen) wissen möchtest, dann schau in unseren Grundlagenartikel zu diesem Thema.