제1종 오류 편집하기

제1종 오류(Type I error)는 통계적 가설 검정에서 '''귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)이 참임에도 불구하고''' 이를 잘못 기각하는 오류를 의미한다. 이는 검정 과정에서 가장 심각하게 여겨지는 오류 중 하나로, '''거짓 경고(false alarm)'''에 해당한다.
==개념==
가설 검정에서 두 가지 오류가 발생할 수 있다:
*제1종 오류: 귀무가설이 참인데도 기각함
*제2종 오류: 귀무가설이 거짓인데도 기각하지 않음
제1종 오류는 '''유의 수준(significance level, α)'''과 직접적으로 연결되며, 다음과 같이 정의된다:

P(제1종 오류) = P(기각 | H<sub>0</sub>이 참) = α

즉, 유의 수준을 0.05로 설정했다면, 귀무가설이 참이어도 5% 확률로 잘못 기각될 수 있다는 의미이다.
==예시==
*신약 효과 검정
**H<sub>0</sub>: 신약은 기존 약과 효과가 같다
**제1종 오류: 신약이 실제로 효과가 없는데도 효과가 있는 것처럼 결론 내리는 오류

*법정 비유
**H<sub>0</sub>: 피고인은 무죄이다
**제1종 오류: 무죄인 사람을 유죄라고 잘못 판단함 (무고)
==영향==
제1종 오류는 '''잘못된 긍정(false positive)'''을 초래하며, 실제로 존재하지 않는 차이나 효과를 있다고 잘못 판단하게 만든다. 이로 인해:
*잘못된 의사결정
*과학적 오류
*정책이나 치료의 오용
==제1종 오류를 줄이는 방법==
*유의 수준(α)을 낮춘다 (예: 0.05 → 0.01)
*더 큰 표본을 확보해 검정력(power)을 높인다
*보수적인 검정 방법 사용
그러나 α를 너무 낮추면 제2종 오류가 증가할 수 있으므로 균형이 필요하다.
==같이 보기==
*[[가설 검정]]
*[[귀무가설]]
*[[제2종 오류]]
*[[유의 수준]]
*[[P-값|p값]]
==참고 문헌==
*Wasserman, L. (2004). ''All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference''. Springer.
*Casella, G., & Berger, R. L. (2002). ''Statistical Inference''. Duxbury Press.
[[분류:통계학]]