Process / pipelinehypothesis-testing-errors
제1종 오류와 제2종 오류
가설 검정에서 두 가지 유형의 오류가 발생할 수 있습니다: 제1종 오류(거짓 양성, 참인 귀무가설 기각)와 제2종 오류(거짓 음성, 거짓 귀무가설 기각 실패). Neyman과 Pearson(1933)에 의해 형식화된 이 오류들은 통계적 의사결정의 핵심입니다. 제1종 오류의 확률은 유의수준 α(관례적으로 0.05)로 통제되며, 제2종 오류의 확률은 β이고 검정력은 1 − β입니다. 이러한 오류들을 이해하고 균형을 맞추는 것은 견고하고 신뢰할 수 있는 연구를 설계하는 데 매우 중요합니다.
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출처
- Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. DOI: 10.1098/rsta.1933.0009 ↗
- Altman, D. G., & Bland, J. M. (1994). Statistics notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity. BMJ, 308(6943), 1552. DOI: 10.1136/bmj.308.6943.1552 ↗
- Lehmann, E. L., & Romano, J. P. (2005). Testing Statistical Hypotheses (3rd ed.). Springer. ISBN: 0-387-98864-5
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/research-statistics/type-i-type-ii-error
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- 신뢰구간연구 통계↔ compare
- 귀무가설 검정연구 통계↔ compare
- p-값과 통계적 유의성연구 통계↔ compare
- 통계적 검정력과 표본 크기연구 통계↔ compare