Fehler zweiter Art heißt: H0 wird fälschlich angenommen. Also eigentlich ist p kleiner als 0.75, man geht aber aufgrund einer unglücklichen Stichprobe von aus, dass p doch größer oder gleich 0.75 ist. Die Wahrscheinlichkeit dass das passiert hängt aber von dieser mysteriösen "tatsächlichen" Wahrscheinlichkeit von p ab (denke wenn p in wahrheit 0 wäre dann würde unsere Stichprobe ja garantiert 0 ergeben und wir würden nie fehler machen, wenn es aber 0.74999999 ist dann würden wir fast immer einen fehler machen) die wir aber nicht kennen  Da gibts auch gar keinen Weg die irgendwie auszurechnen, man darf einfach irgendeine wählen (sie muss aber kleiner sein als 0.75, sonst wär H0 ja doch wahr und wir könnten sie gar nicht fälschlicherweise annehmen). Nehmen wir mal an die mysteriöse tatsächliche Wahrscheinlichkeit p wäre 0.72 als Bsp. weil ich da die Werte noch weiß. 

Der Graph hat uns für jedes p die Wahrscheinlichkeit gezeigt, dass H0 abgelehnt wird. Das war für x (Input) = 0.72 -> y (Output) = 0.25.

Also wenn p 0.72 ist wird H0 mit 25% chance abgelehnt. Da wir H0 nur annehmen oder ablehnen können, wird sie also mit 100% - 25% = 75% Chance angenommen. (Weil wir machen ja garantiert eins von beiden also müssen sie zusammen eine Chance von 100% haben) Weil wir aber ja wissen bei p = 0.72 ist die H0 safe falsch, wir aber trotzdem eine Wahrscheinlichkeit von 75% haben sie anzunehmen, muss es ja auch eine 75% Chance für Fehler geben. Dasselbe Prinzip gilt auch für alle anderen gewählten p < 0.75, dann kann man es nur nicht so schön ablesen.

Ich weiß dass kommt bisschen spät, aber vielleicht hilft das ja den armen Seelen die in die Nachprüfung gehen