שונות הנתונים סביב הממוצע, יכולה גם היא להשפיע על טעות מסוג II. אם השונות של התפלגות הדגימה גדולה, המשמעות היא שנקודות הנתונים מפוזרות באופן נרחב ביחס לממוצע, מה שיכול להקשות על זיהוי הבדל מובהק סטטיסטית בין שתי קבוצות. דבר זה יכול להקשות על זיהוי הבדל אמיתי בין שתי קבוצות. כאשר השונות של הנתונים גדולה, טעות התקן של הממוצע גדלה, מה שמגדיל את הפיזור של התפלגות הדגימה, מגדיל את הסיכוי לטעות ביטא ומקטין את העצמה של המבחן הסטטיסטי (אחד מינוס β), כמו בתרשימים מטה. בקורס סטטיסטיקה ב' שלנו, תוכלו לקבל הבנה מעמיקה יותר ושיטות כיצד לזהות נכונה את סוג הטעות עליה אתה נשאל.

בין אם היא חד-זנבית או דו-זנבית, סוג ההשערה יכולה להשפיע על הסיכוי לשגיאה מסוג II בבדיקה סטטיסטית. השערה חד-זנבית היא כיוונית, כלומר מנבאת או "מתחייבת" לכיוון ההשפעה, בעוד שהשערה דו-זנבית היא לא כיוונית, כלומר מנבאת שיהיה הבדל או קשר כלשהו, אך לא את הכיוון שלו. בהשערה חד-זנבית, הסיכוי לשגיאה מסוג II קטן יותר מאשר בהשערה דו-זנבית. הסיבה לכך היא שהשערה חד-זנבית ממוקדת יותר בכיוון ספציפי של האפקט, ולכן יש לה יותר עוצמה לזהות הבדל או קשר בכיוון ההפוך. אולם, אם ההשפעה היא בכיוון ההפוך של ההשערה, ייתכן שהבדיקה החד-זנבית לא תצליח לזהות אותה, מה שיגרום להעלאת הסיכוי לטעות מסוג II. מבחינה סטטיסטית, בדיקת השערות באמצעות השערה דו זנבית, מובילה לחצייה של רמת המובהקות (אלפא) והקטנתה. כפי שראינו מקודם, הקטנה של האלפא, משמעה הגדלה של ביטא.

לדוגמה:  נניח שאנו עורכים מחקר כדי לבדוק את ההשפעה של תרופה חדשה לשיפור קשב על הציונים בקורס סטטיסטיקה. במקרה הנוכחי, החלטנו להשתמש במבחן השערות דו-זנבי כדי להעריך את התוצאות. אם נשתמש ברמת מובהקות (אלפא) של 0.05, משמעות הדבר היא שאנו מוכנים "לספוג" הסתברות של 5% לטעות מסוג I (דחיית השערת האפס כשהיא באמת נכונה). עם זאת, שימוש במבחן דו-זנבי אומר שאנו מחלקים את רמת האלפא שלנו בין שני זנבות ההתפלגות ועל כן כל זנב מקבל רמת אלפא של 2.5%. כפי שראינו קודם, הקטנה של רמת המובהקות, מובילה להגדלת ההסתברות לטעות מסוג ביטא וכתוצאה מכך, הקטנה של העוצמה הסטטיסטית.