I 형과 II 형 오류의 차이점은 무엇입니까? - 분석 Vidhya

통계 가설 테스트에서 유형 I 및 유형 II 오류 이해

새로운 혈압 약물을 검사하는 임상 시험을 상상해보십시오. 이 시험은 약물이 혈압을 크게 낮추지 만 실제로는 그렇지 않습니다. 이것은 유형 I 오류입니다 - 잘못된 양수입니다. 반대로, 약물이 혈압이 낮아 지지만 작은 표본 크기와 같은 제한으로 인해 시험이이를 감지하지 못하면 유형 II 오류입니다.

이 예제는 통계 분석에서 유형 I 및 유형 II 오류의 중요한 역할을 보여줍니다. 진정한 귀무 가설 (예 : "약물이 효과가 없음")이 잘못 거부 될 때 I 형 오류 (잘못된 양성)가 발생합니다. 유형 II 오류 (False Negatives)는 잘못된 귀무 가설이 거부되지 않을 때 발생합니다. 두 가지를 완전히 제거하는 것은 통계적으로 불가능하지만,이를 이해하는 것은 다양한 분야에서 정보에 입각 한 의사 결정에 중요합니다.

주요 개념 :

• 유형 I 및 유형 II 오류는 가설 테스트에서 잘못된 양성 및 잘못된 부정을 나타냅니다.
• 가설 테스트에는 NULL 및 대체 가설을 공식화하고, 유의 수준 (알파) 선택, 테스트 통계 계산 및 임계 값을 기반으로 결정을 내리는 것이 포함됩니다.
• 유형 I 오류는 불필요한 행동으로 이어집니다 (예 : 비효율적 인 약물 처방).
• II 형 오류는 기회를 놓치게됩니다 (예 : 효과적인 치료를 식별하지 못함).
• 균형 유형 I 및 유형 II 오류에는 유의 수준, 샘플 크기 및 테스트 전력을 관리하는 것이 포함됩니다.

목차 :

• 가설 테스트의 기본 사항
• 유형 I 오류 (false positive)
• II 형 오류 (False Negative)
• 유형 I과 유형 II 오류 비교
• I 형과 II 형 오류 사이의 절충
• 자주 묻는 질문

가설 테스트의 기본 사항 :

가설 테스트는 대안 가설 (H₁)에 유리하게 귀무 가설 (HA)을 거부 할 충분한 증거가 있는지 여부를 결정합니다. 단계는 다음과 같습니다.

1. 공식 가설 : H₀ (효과/차이 없음) 및 H₁ (효과/차이가 존재 함).
2. 유의 수준 선택 (α) : H₀ (종종 0.05, 0.01 또는 0.10)를 거부하기위한 확률 임계 값.
3. 테스트 통계 계산 : 임계 값과 비교하여 샘플 데이터의 값.
4. 결정 결정 : 테스트 통계가 임계 값을 초과하는 경우 H주를 거부합니다. 그렇지 않으면, H to를 거부하지 못합니다.

유형 I 오류 (false positive) :

진정한 귀무 가설이 잘못 거부 될 때 유형 I 오류가 발생합니다. 의학적 맥락에서 이것은 잘못된 긍정적 진단입니다. 유형 I 오류의 확률은 α (alpha), 유의 수준입니다. 일반적인 α는 0.05이며, 5% 확률로 오 탐지의 가능성이 있음을 의미합니다.

II 형 오류 (False Negative) :

잘못된 귀무 가설이 거부되지 않을 때 유형 II 오류가 발생합니다. 의학적 맥락에서 이것은 누락 된 진단입니다. II 형 오차의 확률은 β (베타)입니다. 시험의 힘 (1-β)은 잘못된 귀무 가설을 올바르게 거부 할 확률을 나타냅니다.

유형 I 및 유형 II 오류 비교 :

특징	유형 I 오류	II 형 오류
정의	진정한 귀무 가설을 거부합니다	잘못된 귀무 가설을 거부하지 못한다
술어	거짓 긍정적	거짓 부정
개연성	α (알파)	β (베타)
결과	불필요한 행동	놓친 기회
감소 전략	낮은 α (β 증가)	더 높은 α (α 증가), 더 큰 샘플 크기

유형 I과 유형 II 오류 사이의 절충 :

I 형과 II 형 오류 사이에는 역 관계가 있습니다. 하나를 줄이면 종종 다른 하나가 증가합니다. 샘플 크기가 커지고 시험 전력이 증가하면 둘 다 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자주 묻는 질문 :

• Q : 두 오류 모두 완전히 피할 수 있습니까? A : 아니요, 항상 둘 다 위험이 있습니다. 목표는 수용 가능한 수준으로 최소화하는 것입니다.
• Q : 일반적인 오해는 무엇입니까? A : 낮은 α가 항상 더 나은 테스트를 의미하는 것은 아닙니다. 큰 샘플 크기는 오류를 제거하지 않습니다. 통계적 중요성은 실질적인 의미와 같지 않습니다.
• Q : 테스트 전력을 어떻게 증가시킬 수 있습니까? A : 샘플 크기를 늘리고, 측정 정밀도를 향상시키고, 변동성을 줄이거 나 효과 크기를 증가시킵니다 (가능한 경우).
• Q : 파일럿 연구의 역할은 무엇입니까? A : 파일럿 연구는 더 큰 연구의 매개 변수를 추정하여 I 형과 II 형 오류 사이의 균형을 향상시킵니다.

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