Ⅱ型錯誤亦稱“第二類錯誤”或“β錯誤”。當原假設 H0 不正確（ 即備擇假設 H1 正確），但由於檢驗統計量的值沒有落入拒絕域而未被拒絕時所犯的錯誤。參見“Ⅰ型錯誤”中的圖，設H 0 ∶m = m 0 ，H1 ∶m = m1 ，若μ確實等於μ1，即 H0 實際上是不正確的，但由於抽樣的隨機性，得到較小的 t 值，因 t<ta，t 值沒有落入拒絕域，按所取顯著性水平 a 未拒絕錯誤的 H0，結論為μ=μ0，此推論錯誤就是Ⅱ型錯誤。
犯Ⅱ型錯誤的機率記為β。β不是檢驗前規定的，大小與下列因素有關：（1）在參數檢驗中，β依賴於參數的實際值與假設值之間的距離，實際值與假設值相差越大，β越小；（2）β與檢驗前選定的 a有關，a越小，β越大。要同時降低 a和β，需增加樣本容量 n；（3）當 a和 n固定時，根據研究問題的性質選擇適當的檢驗類型可減少β。為辨別一個既定大小的差異需確定樣本容量時要考慮Ⅱ型錯誤。
