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科目A: データ分析・AI活用（問11〜20）
問17
仮説検定における「第一種の過誤（Type I error）」の説明として最も適切なものはどれか。
A対立仮説が正しいのに、帰無仮説を棄却できない誤り
B標本サイズが小さいことによる計算誤差
C測定器の精度不足による測定誤差
D帰無仮説が実際は正しいのに、誤って棄却してしまう誤り
解説
第一種の過誤は「帰無仮説が実際は正しいのに、誤って棄却してしまう」誤りで、有意水準（α）と関連します。逆に「対立仮説が正しいのに帰無仮説を棄却できない」誤りは第二種の過誤（Type II error, β）です。両者はトレードオフ関係にあります。