1종 오류와 P-value
서론
1종 오류와 P-value는 통계적 가설 검정에서 중요한 개념이다. 이 두 개념은 통계적 결론을 내리는 과정에서 실수를 예방하고 검정 결과를 해석할 수 있게 도와준다. 이번 포스팅에서는 1종 오류와 P-value에 대해 자세히 알아보도록 하겠다.
본론
1종 오류(Type I Error)
1종 오류는 귀무 가설(null hypothesis)이 참인데도, 우연히 반증되었다고 잘못 결론을 내리는 오류를 말한다. 즉, 실제로 참인 상태에서 참인 것이 거짓으로 판단되는 경우를 의미한다. 1종 오류는 알파 오류(alpha error) 혹은 가산적 오류(false positive)라고도 불린다. 1종 오류를 범할 확률은 유의 수준을 나타내는 것으로, 일반적으로 0.05(5%) 혹은 0.01(1%)로 정해진다.
P-value
P-value는 주어진 데이터에서 통계적 검정 결과가 우연히 발생될 확률을 의미한다. 즉, 귀무 가설이 맞을 때 얻은 검정 통계량이나 더 극단적인 값보다 더 극단적인 값을 얻을 확률을 나타낸다. P-value는 가설 검정에서 귀무 가설을 기각할지 말지를 결정하는 중요한 기준이 된다. 일반적으로 P-value가 유의 수준(알파 값)보다 작으면 귀무 가설을 기각하며, 그렇지 않으면 귀무 가설을 채택한다.
결론
1종 오류는 귀무 가설이 참일 때 잘못해서 기각하는 오류를 의미한다. P-value는 주어진 데이터에서 통계적 검정 결과가 우연히 발생할 확률을 나타낸다. 이 두 가지 개념은 통계적 가설 검정에서 중요한 역할을 하며, 분석 결과를 신뢰할 수 있도록 도와준다.
이상으로 1종 오류와 P-value에 대한 포스팅을 마치겠다. 이해하기 쉽게 서론, 본론, 결론의 구조로 글을 작성해보았다. 통계 분석을 하거나 통계 결과를 해석하는데 있어 이러한 개념을 잘 이해하는 것이 중요하다.