통계 개노답 3형제 (1종 오류, 2종 오류, p값)

1종 오류와 2종 오류 그리고 유의확률.. 정말 많이 들어보고 많이 나오지만, 방법론이나 통계 교과서의 이상한 표 (귀무가설 기각 어쩌고..) 나오는 순간 이해하려고 했던 한 줌의 의지마저 사라집니다. 사실 1종 오류와 2종 오류 우리 머릿속에서 언제나 일어나고 있는 너무나 당연하고 상식적인 과정입니다. 1종 오류는 우리가 성급할 때 저지르는 오류고, 2종 오류는 우리가 너무 조심성이 많아서 저지르는 오류입니다. 영상에서 계속..
#1종오류 #2종오류 #유의확률 #p값 #가설검정 #귀무가설 #영가설 #ADsP #데이터분석준전문가 #ADP #데이터분석전문가

[@hongclara9307]

이건 진짜 대학원 후배들 보여주고 싶다... ㅠㅠ

[@asdf7722]

헉 감사함니다

[@HeeZooYa]

1종오류: 너 왜이렇게 ‘어설픈 증거’를 가지고 사실이 아닌걸 사실이라고 하니? / 헛다리를 잘 짓니? (너 왜이렇게 1종오류를 잘 저지르니?) 과학자들이 싫어하는 성급한 결정 2종오류: 너 왜 이렇게 답답하니? (명확한 증거가 있는데도 0가설을 고집하는 경우) 대박!! 이해가 팍 됐어요ㅠㅠ 수의학 공부하는 학생인데 종과 질병의 연관성으로 예를 드니까 이해가 될려다가도 안되고 똑같은 살인자 판결에 대한 예시로 고민해봤는데도 간지러웠는데 시원하게 긁어주신 기분입니다!!! 감사합니다👍 비만은 종과 연관이 없다가 영가설이라는걸 확실히 깨달았습니다! 속마음으로 이런 가설을 왜 하지? 화가 살짝 났었는데😅 혹시 명확한 증거라 하면 p값이 0.05보다 같거나 작은경우고 어설픈 증거라하면 p값이 0.05보다 큰 경우인거 맞나요?

[@asdf7722]

맞아요

[@july2052]

비유 끝내주십니다. 거기다 바탕 지식까지 알려주시니 바로 이해됩니다. 수업을 들으면서 많은 사람들이 쉬운 걸? 과하게 진지하게 설명하는 사람들이 많다는 걸 알 수 있었네요

[@SP-bk7ns]

이분은 살짝 천재끼가 있으시다...

[@9d1o2]

아 뭐야 나 이거 왜 4학년 돼서야 듣고 있냐... 1학년때부터 들었으면..인생이 바뀌었을듯.. 넘 잘 가르치세요

[@kimjungrok6277]

천재시네요

[@user-sn3fe2te9e]

미국서 석사중이에요. 통계진짜 사람 미치게 만드는데 한줄기 빛이십니다. 감사해요ㅠㅠ 여럿구하시네요

[@asdf7722]

무슨주에계시나요

[@user-sn3fe2te9e]

@@asdf7722 저 미시간 앤아버에 있습니다!

[@asdf7722]

우어ㅏ부럽 코로나 땜에 고생이세여 화.이.팅.

[@user-sn3fe2te9e]

@@asdf7722감사함다 앞으로도 유익한 영상 부탁드려요!!! 뽜이팅입니다~!!!

[@asdf7722]

ㄱㄱ !!! Thanksgiving 때까지만 참으시길 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[@hyo-junghan4510]

1종오류2종오류 매번 외워도 계속 까먹고 했는데 죽을때까지 안잊어버릴거 같아효

[@richardkimn]

와 대박~~~ 감사합니다. 강추합니다.

[@asdf7722]

감사합니다 :)

[@mrs8172]

와 다시봐도 명확하네요. 너무재밌어요~ 직관적인 해석!!!!

[@asdf7722]

앗 감사합니다 :)

[@user-jc7zn1ld5l]

비난 예시 넘 잼써서 한번에 이해가 되요! ㅋㅋㅋ좋은 강의 감사합니다!

[@asdf7722]

이런맛에 유튜브를 하나봅니다 ㄱㅅ합니다

[@garion4669]

천재신가요... tp fn 이런것도 그냥 자연스럽게 외워지네요... 최고에요 ㅁㄴㅇㄹ오터님

[@pkj6962]

최고입니다 감사합니다!!

[@asdf7722]

감사합니다 정환님

[@superdope7782]

설명이 미쳤어요 감사합니다!

[@asdf7722]

😊😉

[@sounghwanhwang5422]

귀뚜라미 소리가 통계랑 이렇게 잘 어울리는 소리였나요?

[@ByeongChan]

개구리?? 귀뚜라미?? 소리가 듣기 좋으면서도 영상 집중을 조금 방해하는 느낌이 들기도 하네요 ㅠㅠ 배경 소리는 조금 줄이셔도 문제 없을거같아요! 여튼 잘 보고 갑니다! 좋은 영상 감사합니다,

[@asdf7722]

조만간 바꿔보겟습니다

[@mrs8172]

교수님~~이거 대박이네요. 도움이 많이됬습니다.

[@asdf7722]

감사합니다 :) 도움이 되셨다니 다행이네요~

[@bebe6696]

외우기만 했었는데, 좋은강의덕에 이해가 정말잘됩니다^^ 고맙습니다!

[@dyu4722]

대박

[@asdf7722]

??!!

[@ugwangho02]

정말 잘 보고 갑니다. 감사합니다. ^^

[@meltiv]

너무 예시가 쏙쏙 들어오네요! 그런데 혹시 유의확률이 아니라 유의수준이 아닌지 궁금합니다. alpha = 1종 오류를 범할 확률 = 유의수준 p-value = 실제 나온 통계량의 확률 = 유의확률

[@asdf7722]

맞습니다 알파=수준 피=확률

[@sobin1050]

좋은 영상 감사합니다 : )

[@asdf7722]

좋은댓글 ㄱㅅ합니다

[@mrs8172]

건축학개론 동영상두 다시 올려주세요~~~★★

[@user-zy8jx6hv2f]

감사합니다.. ㅜㅜ

[@user-je5ye2ku6c]

판타스틱 예시.....살인범 추정 예시 끝났어용.....!!!

[@juliep3701]

영어로 배우는데 이해가 안됐는데 좋은 설명 덕분에 이해가 됐습니다! 감사합니다 :)

[@asdf7722]

도움이되셧다니 기쁨니다 유학생이신가봐요

[@juliep3701]

@@asdf7722 네네ㅜㅜ

[@asdf7722]

@@juliep3701 한국말로들어도힘든데 영어로하니.. 곧 꽃길만 걸으시길

[@user-gf8lg7dn9z]

저랑 사업 하나 하시죠~ㅎㅎㅎ

[@asdf7722]

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[@Utmostyle]

GOOD SHOT!

[@user-db9lf4qy2t]

1종오류와 2종오류를 모두 감소시킬려면 표본의 크기를 늘리는 것이라고 알고 있습니다. 하지만 표본의 크기를 늘림으로써 1종과 2종을 동시에 줄일수는 없는건가요? 표본의 크기를 늘리는게 1종오류를 먼저 줄이고 2종오류를 그 다음에 줄이는 건강요?

[@asdf7722]

아닙니다! 맞아요~ 그런데 만약 샘플사이즈가 고정되어 있으면 1종 오류 낮추면 2종 오류가 올라가는 불상사가 일어나요. 또 2종 오류를 낮추면 1종 오류가 올라가는 불상사가 생기죠.. 이런 불상사들을 동시에 해결해주는 유일한 방법이 샘플 사이즈 늘리는 겁니다~! 정확히 알고 계시는거에요~ 영상에도 예시를 들었지만 샘플사이즈가 고정되어 있는 상태에서 "1종 오류랑 2종 오류 동에 줄여주세요"라는 말은....마치 "따뜻한 아이스 아메리카노 하나주세요' 같은 주문인 겁니다.

[@user-db9lf4qy2t]

@@asdf7722 친절한 답변 정말 감사드립니다!!

[@asdf7722]

@@user-db9lf4qy2t 통계공부는 혼자하면 멘탈이 흔들립니다.. 책들도 넘 난이도도 높고.. 부디 도움이 되셨길 빕니다.

[@user-db9lf4qy2t]

@@asdf7722 감사합니다😃😃

[@user-rs9xl2sk2i]

1,2종 오류는 이해가 됐는데 p값이 알파보다 작으면 귀무가설을 기각한다는 부분도 연결해서 이해하고 싶습니다 일단 p값의 정의부터 헷갈려서..

[@asdf7722]

먼저 p값은 1종 오류를 저지를 확률이에요 그니까 잘못을 0.05 아래로만 저질러야 된다는 뜻이에요 이거 제가 다시 정리해서 이번주말에 영상 올릴 검니당

[@user-rs9xl2sk2i]

@@asdf7722 1종 오류를 적게 저지를수록 좋은 것 아닌가요? 왜 오히려 p값이 작을수록 H0를 기각하는건가요? ㅠㅠ

[@asdf7722]

맞아요! 1종 오류를 적게 저지를 수록 좋은거고 그거 기준을 만든게 0.05에요. 적을수록 좋은데.. 기준을 만들어 준거죠 0.05보다는 작아야 한다라고

[@asdf7722]

그리고 우리 연구의 목적이 귀무가설을 기각하는거에요 무죄추정의 원칙 아시죠? 어떤 범죄건간에 조사하면서 무죄를 가정하잖아요? 근데.. 사실는 우린 범죄자의 유죄를 증명하고 싶은거에요. 증거를 모아서... 무죄를 가정한게 바로 귀무 가설이라고 생각하면됨니다.

[@user-rs9xl2sk2i]

@@asdf7722 아하 원래 목적이 H0를 기각하는 것이니까 1종오류를 저지를 확률이 0.05라는 기준치보다 작으면(믿을만해서) H0를 기각할 수 있다라는 것이군요

[@jungahchoi8577]

통계프로그램을 돌려서 결과를 얻을 때 영가설은 뭐가 되나요? 프로그램마다 영가설이 달라지나요?

[@asdf7722]

프로그램마다 영가설이 달라지는 것이 아니라 사용하는 "통계기법"에 따라 영가설이 달라집니다. 예를 들어, t 검증의 영가설은 "t=0" 입니다. 이것은 SPSS를 사용하거나 SAS를 사용한다고 해서 바뀌는 부분이 아닙니다. 그리고 저기서 말하는 t는 "두 모집단의 평균의 차이"라는 것을 의미합니다. :) 조만간 구체적으로 통계 기법 실습도 진행해볼 생각입니다~

[@june9927]

P-value를 해킹하는 것이 ML에서 test set 해킹과 관련 있는지 확인해보고 싶어서.. 시간 텀을 두고 세 번째 반복하고 있는데.. 이해하는 게 쉽지는 않네요.

[@asdf7722]

혹시 likelyhood ratio test?