제1종 오류
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제1종 오류(Type I error)는 통계적 가설 검정에서 귀무가설(null hypothesis, H0)이 참임에도 불구하고 이를 잘못 기각하는 오류를 의미한다. 이는 검정 과정에서 가장 심각하게 여겨지는 오류 중 하나로, 거짓 경고(false alarm)에 해당한다.
1 개념[편집 | 원본 편집]
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 | H0이 참) = α
즉, 유의 수준을 0.05로 설정했다면, 귀무가설이 참이어도 5% 확률로 잘못 기각될 수 있다는 의미이다.
2 예시[편집 | 원본 편집]
- 신약 효과 검정
- H0: 신약은 기존 약과 효과가 같다
- 제1종 오류: 신약이 실제로 효과가 없는데도 효과가 있는 것처럼 결론 내리는 오류
- 법정 비유
- H0: 피고인은 무죄이다
- 제1종 오류: 무죄인 사람을 유죄라고 잘못 판단함 (무고)
3 영향[편집 | 원본 편집]
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
4 제1종 오류를 줄이는 방법[편집 | 원본 편집]
- 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.
5 같이 보기[편집 | 원본 편집]
6 참고 문헌[편집 | 원본 편집]
- Wasserman, L. (2004). All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer.
- Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference. Duxbury Press.