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가설 검정을 행할 때 범하는 두 가지 오류가 있습니다. 제1종 오류와 제2종 오류.
두 오류의 위험은 역 관계에 있으며 검정의 유의 수준 및 검정력에 의해 결정됩니다. 즉, 위험을 정의하기 전에 어느 오류가 상황에 더 심각한 결과를 초래하는지 확인해야 합니다.
제1종 오류
- 귀무 가설이 참인데 기각하면 제1종 오류입니다.
- 제1종 오류를 범할 확률은 α로, 가설 검정에 대해 설정한 유의 수준입니다. α가 0.05이면 귀무 가설을 잘못 기각할 가능성이 5%임을 인정하는 것입니다. 이 위험을 낮추기 위해서는 더 낮은 α 값을 사용해야 합니다. 그러나 더 낮은 알파 값을 사용하면 실제로 존재하는 실제 차이를 탐지할 가능성이 더 적습니다.
- 제2종 오류
- 귀무 가설이 거짓인데 기각하지 않으면 제2종 오류입니다.
- 제2종 오류를 범할 확률은 β로, 검정의 검정력에 따라 달라집니다. 검정력을 충분하게 설정함으로써 제2종 오류를 범할 위험을 줄일 수 있습니다. 실제 존재하는 차이를 탐지할 수 있을 정도로 표본 크기를 크게 만들면 가능합니다.
거짓인 귀무 가설을 기각할 확률은 1–β와 같습니다. 이 값은 검정의 검정력입니다.
제1종 및 제2종 오류의 예
두 약품의 효과를 비교하는 연구에서 귀무 가설과 대립 가설은 다음과 같습니다.
귀무 가설(H0): μ1= μ2
두 약품의 효과가 동일합니다.
대립 가설(H1): μ1≠ μ2
두 약품의 효과가 동일하지 않습니다.
1종 오류: 두 약품이 다르지 않지만 연구자가 귀무 가설을 기각하고 두 약품이 다르다는 결론을 내리는 경우
약품의 효과가 동일한 경우, 환자는 어느 약품을 복용하거나 관계 없이 동일한 수준의 효과를 얻기 때문에 연구자는 이 오류가 매우 심각한 것으로 생각하지 않을 수도 있습니다.
2종 오류: 제2종 오류가 발생하면 귀무 가설을 기각해야 하지만 기각하지 못합니다. 즉, 연구자 두 약품이 실제로는 다르지만 같다는 결론이 2종 오류이기 때문입니다. 이 오류는 효과가 더 낮은 약품이 효과가 더 높은 약품 대신 판매될 경우 큰 위험을 가져올 수 있겠죠?
다른 예를 들어보면,
가설 검정을 할 때는 항상 제1종 오류 (Type 1 Error) 및 제2종 오류 (Type 2 Error)의 위험을 고려해야 합니다.
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