在公共卫生领域，尤其是在进行统计学分析时，我们经常会遇到两种类型的错误：I 型错误（假阳性）和 II 型错误（假阴性）。II 型错误是指当零假设实际上不正确时，未能拒绝零假设的情况。简单来说，就是在应该检测到差异或效应的时候，却未能检测出来。

II 型错误的发生原因主要包括以下几个方面：
1. 样本量不足：样本量太小是导致 II 型错误最常见的原因之一。较小的样本量可能无法提供足够的统计效能来检测出实际上存在的差异或关联。因此，在设计研究时，进行适当的样本量计算是非常重要的。
2. 效应大小过低：如果所研究的现象本身效应很小（即实际存在的差异或关联非常微弱），即使样本量足够大，也可能难以通过统计方法检测出来，从而导致 II 型错误的发生。
3. 变异度过高：在数据中存在较大的变异时，会增加检测到真实差异的难度。高变异度意味着研究对象之间的个体差异较大，这可能会掩盖掉实际存在的效应。
4. 选择不合适的检验方法或标准：使用不适合当前数据类型的统计测试方法，或者设定过高的显著性水平（如α值），都会影响结果的准确性，增加 II 型错误的风险。
5. 数据质量问题：如果研究中使用的数据存在偏差、缺失或是测量误差等质量问题，则可能会影响到最终分析的结果，导致无法正确地识别出存在的效应或差异。

为了减少II型错误的发生概率，在进行公共卫生研究时应充分考虑上述因素，并采取相应措施加以改善。例如，合理规划样本量、选择合适的统计方法以及提高数据质量等都是有效的方法。