• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.53-61
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• 2012

많은 조사에서 표본 크기는 유의수준 또는 제1종 오류확률만을 고려하여 결정하였으나 최근에는 다양한 분야를 중심으로 제1종 오류확률뿐만 아니라 제2종 오류확률 또는 검정력을 함께 고려하여 표본 크기를 결정하는 경우가 늘어나고 있다. 이런 경향은 표본을 많이 얻을 수 없는 연구에서 더욱 뚜렸하다. 본 연구에서는 모평균과 모비율에 대한 검정에서 제1종 오류뿐만 아닌 제2종 오류를 고려한 경우 필요한 표본 크기를 결정하는 과정을 살펴보고 이를 웹사이트를 통해 공개하였다. 또한 주어진 표본 크기와 유의수준에 의한 검정력 계산도 함께 공개하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권3호
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• pp.477-485
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• 2013

임상시험 등 다양한 분야를 중심으로 제1종 오류확률과 검정력을 함께 고려하여 표본크기를 결정하는 경우가 늘어나고 있다. 이런 경향은 표본을 많이 얻을 수 없는 연구에서 더욱 뚜렷하다. 본 연구에서는 독립인 두 개의 정규모집단에서 두 그룹의 분산과 표본수가 같지 않을 때의 모평균 차이에 대한 검정에서 제1종 오류와 제2종 오류를 모두 고려한 경우 두 그룹의 필요한 표본크기를 결정하는 과정을 살펴보고 이를 웹사이트를 통해 구현하였다. 또한 주어진 표본크기와 유의수준에 의한 검정력 계산도 함께 구현하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.127-140
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• 2010

본 논문에서는 중간분석에서 사용되는 집단축차 검정법으로 이산형 반응변수인 경우, 오류 분배율 함수를 적용한 집단축차 검정법을 제안한다. 특히 제 1종 오류와 제 2종 오류를 모두 적용한 집단축차 검정법을 제안하며, 기존의 오류 분배율 함수를 포함하는 새로운 오류 분배율 함수를 제안한다. 반응변수가 이산형인 경우 정확한 크기 ${\alpha}$ 검정을 할 수 없으므로 각 검정단계에 사용될 오류율을 분배하는 대신 각 검정단계까지 사용되어야 할 누적 오류율을 이용한다. 오류 분배율 함수를 적용한 집단축차 검정은 기존의 집단축차 검정 보다 빠른 연산과 유연한 검정이 가능하다는 장점을 지니고 있으며, 본 논문에서 제시된 오류 분배율 함수를 이용해 특성을 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.593-603
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• 1999

표본의 크기의 제1종오류의 확률 $\alpha$, 실용적으로 차이가 있다고 판독되어서 검출하고자하는 요인효과의 오차에 대한 상대적인 크기, 그 값에서의 제2종오류의 확률 $\beta$에 따라서 결정된다. 이 논문에서, 우리는 고정요인과 랜덤요인이 포함된 실험계획에서 표본의 크기를 결정하는 방법을 간단한 MATLAB 프로그램을 사용하여 고려한다. 분할법과 지분요인배치법의 예제를 들어 유의수준 $\alpha$와 최소 표준과 검출효과 $\Delta^*$에서 검정력이 적어도 $1-\beta$를 갖도록 표본의 크기를 결정한다

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권1호
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• pp.19-30
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• 2006

The purpose of this article is to develop a program for teaching Type I and Type II errors in one sample. In this program, the concepts of two errors are visually explained, and the probabilities of two errors are also visually displayed as the rejection region changes or the sample size changes. Also, in this program, the power curve and the operating characteristic curve are visually displayed in terms of the parameter value of interest.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.395-407
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• 2020

최적분류점에 대한 대부분의 정확도 측도들은 두 종류의 누적분포함수와 확률밀도함수를 기반으로 정의하거나 또는 ROC 곡선과 AUC를 기반으로 정의하는 방법으로 구분하는데, Unal (2017)은 두 가지 방법을 혼합하여 누적분포함수와 AUC를 모두 고려하는 정확도 측도 Index of Union (IU) 통계량을 제안하였다. 본 연구에서는 IU 통계량을 포함한 열 개의 정확도 측도들을 여섯 종류의 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 측도들을 비교하면서 IU의 장점을 연구한다. 다양한 정규혼합분포를 설정하여 각각의 측도들에 대응하는 최적분류점들을 구하고 각 분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류 그리고 두 종류의 오류합을 구해서 오류들의 크기를 비교하면서 분류정확도 측도들의 판별력을 비교하면서 IU의 성격과 특징을 탐색한다. 두 종류 분포들의 평균 차이가 증가할수록 IU 통계량의 제1종 오류와 오류합의 크기가 최고의 분류정확도를 갖는 제2범주의 정확도 측도의 오류에 수렴하는 것을 발견하였다. 그러므로 IU는 모형의 판별력을 평가하는 정확도 측도로 활용할 수 있다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.17-23
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• 2004

At the conclusion from the hypothesis testing, there is a possibility of making Type I error and Type II error. The purpose of this article is to use this program in statistics teaching through developing the program for studying on the concept about these two errors, two kinds of the probability of errors by the variation of rejection region, two kinds of the probability of errors by the variation of sample size, the relations of the probability $\alpha$ and $\beta$ by these two errors, and power function, power curve.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.81-96
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• 2006

본 연구에서는 분포를 알 수 없고 비대칭인 공정자료에 실용적으로 적용할 수 있는 간단한 관리도법을 제안하였다. 비대칭 분포를 따르는 공정자료에 정규성 가정에 기초한 슈하르트 관리도를 그대로 적용하면 비대칭성이 증가할수록 제 1종 오류를 범할 확률이 증가할 가능성이 높아지며 변동을 관리하는데 효율성이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서 제시한 관리도는 관리한계선을 사분위수에 기초하여 정하는 방안을 제시하고 있다. 이러한 방법으로 관리한계선을 그릴 경우 제 1종 오류도 감소하게 되고, 비대칭분포를 하는 공정자료에 대하여 매우 실용적이라고 하겠다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.87-97
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• 1995

$2 \times 2$ 요인계획법에서 주효과가 전혀 존재하지 않거나 단지 하나만이 존재하는 경우의 교호작용을 위한 일반적인 F 검정과 순위변환을 이용한 F 검정 (FR 검정)의 제1종 오류율과 검정력은 전반적으로 비슷한 수준이나 정규분포보다는 지수분포하에서의 FR 검정의 검정력이 상당히 높은 수준임을 알 수 있다. 반면에 주효과들이 모두 존재하는 경우의 FR 검정의 제1종 오류율은 F 검정에 비하여 효과의 크기가 증가할수록 감소하고 주효과의 구성방법에도 영향을 받으며, 검정력은 효과의 크기와 표본의 크기를 크게할수록 증가하되 FR 검정의 검정력은 F 검정에 비하여 낮은 수준이며 주효과의 구성방법 및 모집단의 분포형태에 따라 민감하게 변화함을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.1085-1096
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• 2009

환자-대조군 연관성 연구에서 후보 유전자와 질병이 연관되어 있지 않더라도 인구집단 층화로 인해 가짜 연관성이 발생할 수도 있다. 본 연구에서는 일배체형에 기초한 환자-대조군 연관성 연구에서 인구집단 층화로 인한 가짜 연관성을 해결하기 위한 방법으로, Zaykin 등 (2002)이 제안한 일배체형 경향성 모형에 인구집단 층화에 대한 정보를 추가하고자 한다. Zaykin 등 (2002)의 모형과 제안한 모형에 기초한 일배체형의 유의성 검정에서 인구집단 층화와 인구집단에 대한 관측 오차가 제1종 오류율에 미치는 영향을 모의실험을 통해 살펴보았다. 인구집단이 층화되어 있지만 각 개체가 속한 인구집단을 정확히 알 수 있을 때, Zaykin 등 (2002)의 모형에 기초한 검정은 제1종 오류율을 잘 조절하지 못했지만 본 연구에서 제안한 모형에 기초한 검정은 제1종 오류율을 잘 조절하는 것으로 나타났다. 그러나 인구집단이 층화되어 있고 관측 오차가 존재하면 제안한 모형에 기초한 검정도 제1종 오류율을 조절하지 못하고 명목 유의수준보다 큰 값을 갖는 것으로 나타났다. 따라서 단일염기다형성에 기초한 환자-대조군 연관성 연구와 마찬가지로 일배체형에 기초한 환자-대조군 연관성 연구에서도 인구집단 층화에 대한 정보를 갖고 있다할지라도 그 속에 관측 오차가 존재하면 위양성을 피하기 어렵다는 것을 알 수 있었다.