1종 오류와 2종 오류란?

이번 시간에는 1종 오류와 2종 오류에 대해 알아봅니다 이는 유의성 검정의 일부입니다 살짝 복습해볼까요? 유의성 검정을 시작하기 위해 귀무가설과 대립가설을 먼저 세웁니다 모집단에 대하여 설정합니다 귀무가설은 이 모집단에 대한 실제 모수에 대한 가정입니다 귀무가설은 평소에 항상 가정되거나 현 상태를 유지하는 경향이 있습니다 반면에 대립가설은 대체할 수 있는 무언가가 존재합니다 대체할 수 있는 무언가가 존재합니다 귀무가설을 검정하기 위해 귀무가설을 검정하기 위해 귀무가설 기각 여부를 결정합니다 귀무가설 기각 여부를 결정합니다 모집단으로부터 표본을 추출하는데 모집단으로부터 표본을 추출하는데 이 표본을 이용하여 통계량을 계산하고 이는 모수를 추정하기 위함입니다 이는 모수를 추정하기 위함입니다 이 통계량을 사용하여 통계량을 얻을 확률을 구합니다 통계량을 얻을 확률을 구합니다 통계량을 얻을 확률을 구합니다 특정 크기의 표본으로부터 계산합니다 귀무가설이 참이라는 가정 하에 말이죠 귀무가설이 참이라는 가정 하에 말이죠 귀무가설이 참이라는 가정 하에 말이죠 p값으로 불리는 이 확률은 유의수준이라 불리는 미리 설정한 한계점보다 작습니다 그러면 귀무가설을 기각합니다 적어볼게요 이는 p값이고 지금은 복습하는 중입니다 다른 강의에서 배웠죠 만약 p값이 유의수준보다 작으면 만약 p값이 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각하고 p값이 유의수준 α 이상이라면 p값이 유의수준 α 이상이라면 귀무가설을 기각하지 못합니다 귀무가설을 기각하지 못합니다 귀무가설을 기각할 때 대립가설이 타당해집니다 대립가설이 타당해집니다 이것이 성립하는 이유는 특정 크기의 표본으로부터 통계량을 얻을 확률은 특정 크기의 표본으로부터 통계량을 얻을 확률은 귀무가설이 참이라고 가정하면 귀무가설이 참이라고 가정하면 헌계점보다 낮은 것이 타당합니다 한계점은 5%가 되겠죠 이것이 발생할 확률이 5%보다 작다면 기각하기에 타당하다고 볼 수 있습니다 하지만 두 상황 모두 틀릴 수도 있습니다 이 두 오류에 따라서 말입니다 표를 그려봅시다 여기에 현실이라고 적겠습니다 여기에 현실이라고 적겠습니다 현실에선 두 상황이 존재하는데 귀무가설이 참이라는 것과 귀무가설이 거짓이라는 것입니다 유의성 검정을 바탕으로 두 가지를 해야 하는데요 귀무가설을 기각하거나 기각하지 못하는 것입니다 기각하지 못하는 것입니다 선을 그어볼게요 다른 조합 다른 상황을 고려해 봅시다 귀무가설이 참인 상황에서 기각한다면 이는 오류가 되겠죠 참인 경우에 기각할 수 없습니다 이는 1종 오류입니다 1종 오류 귀무가설이 참이라면 기각할 수 없습니다 1종 오류가 발생할 확률을 구할 수 있습니다 바로 유의수준입니다 만약 귀무가설이 참이라면 유의수준이 5%일 때 귀무가설이 참이라고 해도 이를 기각하게 만드는 통계량을 얻게 되기 때문입니다 따라서 1종 오류가 발생할 확률을 유의수준입니다 귀무가설이 참이고 기각하지 못한다면 오류가 없습니다 타당한 결론이라고 적을게요 좋은 일이 일어났네요 이번에는 귀무가설이 거짓이고 이를 기각한다면 이 또한 타당한 결론입니다 이 또한 타당한 결론입니다 그러나 귀무가설이 거짓이고 기각하지 못한다면 이는 2종 오류입니다 이는 2종 오류입니다 이를 바탕으로 다음 강의에서는 예제를 풀어보려고 하는데요 오류의 발생 여부와 오류의 발생 여부와 오류가 1종인지 2종인지를 판별할 것입니다