解答 ３

仮説検定では、証明したい2つの事象に差があるという仮説（対立仮説）を、2つの事象に差がないという仮説（帰無仮説）を棄却することによって証明する。

１誤
仮説検定を行う際に起こりうる過誤には第1種の過誤（αエラー）と第2種の過誤（βエラー）がある。第1種の過誤は、本当は差がない（帰無仮説が正しい）のに誤って差がある（対立仮説が正しい）としてしまい、誤って帰無仮説を棄却してしまう過誤のことをいう。また、その際第1種の過誤を起こす確率を危険率（p値）という。
今回、問題文中に「帰無仮説は棄却できなかった」とあるので、第1種の過誤が生じているとは考えられない。

２誤
帰無仮説を棄却できなかったというのは「差がないことを否定しきれなかった」ということである。一方、帰無仮説が肯定されたというのは「差がないと言い切れる」ということであり、この2つは同じ解釈とはならない。

３正
危険率を1％から5％に設定すると、第1種の過誤を起こす確率が上昇するため、帰無仮説は棄却されやすくなる。

４誤
標本数を増やすと、データ数が多い、統計学的に信頼のできる結果になりやすく、帰無仮説を棄却できる可能性が高くなる。そのため危険率を変えなくても、標本数を増やせば、帰無仮説が棄却される見込みは高くなる。

５誤
本文中の「危険率1％」は、第1種の過誤を起こす確率が1％であることを示す。（上記参照）
なお、第2種の過誤は、本当は差がある（対立仮説が正しい）のに誤って差がない（帰無仮説が正しい）としてしまい、帰無仮説を棄却し損なう過誤のことをいう。