1종과오(α) vs 2종과오(β)

[운영자]

★1종과오(α) vs 2종과오(β)

검사하여 고객에게 공급된 제품이 어쩌다가 반품되어 품질관리부서에 책임을 묻는 경우가 있

는 데 이런경우 어떻게 누명을 벗을 수 있을까요?

Sampling 검사인 경우에는 유의수준 α 가 그 열쇄가 될 것입니다.

그런데 "불량품을 단 한개도 내보내지 말랬잔아!"라고 한다면... 글쎄요 품질관리개념으로는???  

▶ 통계적 가설 검정이란,

모집단의 특성에 대한 서술을 통계적 가설아히하고, 모집단에서 추출된 표본(sample)을 사용하

여 정오(正誤 : True or False)를 판정하는 활동을 의미한다.

그러나 이러한 검정활동은 샘플을 사용하는 것이므로 완전하게 올바른 판정을 기대할 수 가 없다.

즉, 다음과 같은 두가지의 오류를 범할 가능성이 있다.

 ① 설정된 가설이 옳은 데도 불구하고 그것이 틀렸다고 판정하는 경우 ☞ 1종과오

 ② 설정된 가설이 틀렸는 데도 불구하고 그것이 틀렸다고 판정하는 경우 ☞ 2종과오

 실제사실(귀무가설의 기준)

[True]              [False]

 의   [True]

 사  

 결 

 정

         [False]

(판단)

옳은 판단      (1-α)	2종 과오       (β)
1종과오 (α)	옳은 판단 (1-β)

▶ 1종과오(α)

1종과오를 유의수준 α 라고 하며, 생사자 위험이라고도 함.

다시말하면 , 사실은 옳은 데도(True) 불구하고 옳지 않다고(False) 판단하는 과오를 말하다.

유의수준 5%로 귀무가설이 채택되었다면 확율적으로 5%는 귀무가설이 틀릴수도 있다는 것

이다. 즉, 5%의 판단 오류를 범할 수 가 있음을 뜻한다.

예를 들면 물건을 만들어 양품, 불량여부를 검사하여 고객에게 전달하는 과정에서 가설을 "만

들어진 제품이 양품이다."라고 설정한 경우 판정을 불량으로 할 확율  α,  즉 양품인데도 불구

하고 판정을 불량으로 할 확율(α) 를 생산자 위험이라고 한다.

▶ 2종과오(β)

2종과오를 β로 표시하며, 소비자 위험이라고도 한다. 또한  여기서  1-β를 검출력이라고 함.

2종과오는 사실이 옳지 않은 데도 불구하고 옳다고 판단하는 과오를 말한다.

β=10% 라고 한다면 옳지 않은 것을 옳다고 판단할 가능성이 10% 라는 것을 뜻함.

예를 들면,  제품을 검사하여 소비자에게 공급할 경우 실제는 불량품인데고 불구하고 양품으

로 판정하는 확율(β)을 생산자 위험이라고 한다. 즉 불량품의 양호품으로 잘 못판단할 확율이

다.

▶ 검출력(1-β)

검출력은 사실이 옳지 않은 사실(False)을 옳지 않다고(False) 올바로 판단하는 경우을 의미

함. 

예로 검출력이 90%라고 하면 옳지 않은 것을 옳지 않다고 올바르게 검출해내는 능력(확율)이

90%라는 것을 뜻함.