統計の仮説検定には、「第一種過誤」と「第二種過誤」があるという。
第一種過誤（だいいっしゅかご、英: Type I error）または偽陽性（ぎようせい、英: False positive[1]）と第二種過誤（だいにしゅかご、英: Type II error）または偽陰性（ぎいんせい、英: False negative[2]）は、仮説検定において過誤を表す統計学用語である。第一種過誤をα過誤（α error）やあわてものの誤り[3]、第二種過誤をβ過誤（β error）やぼんやりものの誤り[3]とも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。
軍備でいうと、軍拡しすぎて不要な攻撃を行うのがα過誤、軍縮しすぎて敵の攻撃を撃退できないのがβ過誤といったところか。
日本国憲法はβ過誤を無視しα過誤を最小にすべく設定されたが、それ、「全員をシロと判定すれば冤罪被害者はでない」的な運用なのであっという間に自衛隊が発足したのだが。
さらなる派生として、「軍拡が始まると相手の体制が整う前にと攻撃を誘発する」が考えられ、これはαβ過誤、といったところか。ただこれ、「厳罰化すると『毒を食えば皿まで』と凶悪化が進む」くらい仮想的な気も。
