유형 1 오류란 무엇인가요?

다음으로 이동

학습

유형 1 오류 | 통계

유형 1 또는 유형 I 오류는 실제로는 효과가 없는데도 효과가 있다고 결론을 내릴 때 발생합니다. 연구원들은 null-가설 실제로는 사실입니다.

알파로 표현

그리고 알파 레벨기호 α로 표시되는 이 값은 연구자들이 1형 오류의 확률을 제한하기 위해 설정한 값입니다. 유형 1 오류가 발생할 가능성은 알파 레벨로 표시됩니다. 표준 알파 수준은 0.05이며, 이는 귀무 가설을 잘못 거부할 위험이 5%임을 나타냅니다.

알파 레벨을 0.05로 설정하면 연구자는 귀무가설을 확고히 거부하고 통계 분석의 p값이 이 컷오프보다 낮으면 유의미한 효과가 있다는 결론을 도출할 수 있습니다. 알파 레벨은 고정된 임계값이므로 연구자는 그 이하로 떨어지는 결과를 실질적으로 유의미하거나 중요한 것으로 간주하지 않도록 주의해야 합니다.

0.05 수준은 의도적인 수준이라기보다는 휴리스틱에 가깝다는 점에 유의하세요. 적절한 알파 레벨을 선택할 때는 연구 환경, 잠재적인 오류 영향, 1형 오류 방지와 실제 효과 포착 사이의 균형을 신중하게 평가하는 것이 중요합니다.

트레이드 오프: 일부 승리 일부는 패배

그렇다면 오류가 발생하지 않도록 알파 레벨을 0으로 사용하지 않는 이유는 무엇일까요? 유형 2 오류 (위음성) 오류는 더 낮은 알파 레벨0 또는 0.01과 같은 값입니다. 두 종류의 오류 사이의 상충 관계는 올바른 알파 수준을 결정할 때 연구 결과의 의미와 실질적인 가치를 신중하게 비교하는 것이 얼마나 중요한지 강조합니다. 올바른 균형을 맞추려면 통계적 추론에 대한 철저하고 정교한 접근 방식이 필요합니다.

유형 1 오류 감소

유형 I 오류율을 줄이는 것이 가장 중요합니다. 대부분의 연구 논문에서 오류율은 통제되지 않습니다. 연구자들도 모르는 사이에 유형 I 오류의 위험은 계속 증가하고 있습니다. 이를 아주 쉽게 발견할 수 있으며, 봉투 뒷면 계산을 통해 직접 수정할 수도 있습니다. 이 글에서 유형 1 오류를 감지하고 제어하는 방법을 읽어보세요.