GWAS) Type1 Error, Type2 Error

어떤 검정(test)을 통한 의사결정을 할 때는, 일반적으로 분포(distribution)를 통해 나오는 "확률"을 기준으로 한다. predict ＼ label 암 정상 암 일 것이다(Positive) TP(예측 : 암, True) FP(예측 : 암, False) 정상인 일 것이다(Negative) FN(예측 : 암 아님, False) TN(예측 : 암 아님, True) 통계학 데이터를 만지다보면 P < 0.05 라는 걸 들어볼 수 있는데, 여기서 1종 오류와 2종 오류 라는 걸 들어봤을텐데 1종 오류란 Positive 로 예측(넌 유의한 snp야!)했지만, 실제론 유의하지 않은 오류 2종 오류란 Negative 로 예측(넌 유의하지 않은 snp야!)

했지만, 실제론 유의한 오류 Case, Control 의 수가 서로 불균형하다면 1종오류의 발생확률이 증가(https://www.nature.com/articles/s41588-018-0184-y)하기 때문에 1종오류의 발생확률이 증가하...