{{위키데이터 속성 추적}}
'''데이터 드레징'''(data dredging), '''데이터 스누핑'''(data snooping) 또는 '''p-해킹'''(p-hacking)<ref name="Wasserstein2016">{{저널 인용| last1=Wasserstein | first1=Ronald L. | last2=Lazar | first2=Nicole A. | title=The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose | journal=The American Statistician | publisher=Informa UK Limited | volume=70 | issue=2 | date=2016-04-02 | issn=0003-1305 | doi=10.1080/00031305.2016.1154108 | pages=129–133| doi-access=free }}</ref>은 [[통계적 유의성|통계적으로 유의미한 것]]으로 표시될 수 있는 데이터의 패턴을 찾기 위해 [[데이터 분석]]을 오용하여 [[거짓 양성과 거짓 음성|오탐]]의 위험을 극적으로 증가시키고 과소평가하는 것이다. 이는 데이터에 대해 많은 [[가설 검정|통계 테스트]]를 수행하고 중요한 결과가 나온 데이터만 보고함으로써 수행된다.

데이터 드레징 프로세스에는 철저한 검색을 통해 단일 [[자료 집합]]을 사용하여 여러 가설을 테스트하는 작업이 포함된다. [[상관 분석|상관 관계]]를 보여줄 수 있는 변수 조합, 평균의 차이 또는 다른 항목에 의한 분석을 보여주는 사례 또는 관찰 그룹에 대해 테스트할 수 있다.

[[통계적 유의성]]에 대한 기존 테스트는 우연이 작용할 경우 특정 결과가 발생할 확률에 기반을 두고 있으며 특정 유형의 잘못된 결론([[귀무 가설]]의 잘못된 기각)이 발생할 위험을 필연적으로 받아들인다. 이 위험 수준을 [[통계적 유의성|유의성]]이라고 한다. 많은 수의 테스트가 수행되면 일부는 이러한 유형의 잘못된 결과를 생성한다. 따라서 무작위로 선택한 가설의 5%는 5% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 (잘못) 보고될 수 있고, 1%는 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 (잘못) 보고될 수 있으며, 이런 식으로 우연히만 발생한다. 충분한 가설을 테스트하면 일부 가설이 통계적으로 유의미한 것으로 보고될 것이 거의 확실하다(비록 이것이 오해의 소지가 있음에도 불구하고). 임의의 정도를 지닌 거의 모든 데이터 세트에는 (예를 들어) 일부 [[허위 상관]] 관계가 포함될 가능성이 높기 때문이다. 주의하지 않으면 데이터 마이닝 기술을 사용하는 연구자가 이러한 결과로 인해 쉽게 오해를 받을 수 있다. p-해킹([[유의 확률|p-값]]과 관련하여)이라는 용어는 사회 과학 연구에서 이러한 문제를 밝히는 데 주력해 온 블로그 데이터 콜라다(Data Colada)의 연구자 3명이 2014년 논문에서 만들어낸 것이다.<ref name=":22">{{잡지 인용|last=Lewis-Kraus |first=Gideon |date=2023-09-30 |title=They Studied Dishonesty. Was Their Work a Lie? |language=en-US |magazine=The New Yorker |url=https://www.newyorker.com/magazine/2023/10/09/they-studied-dishonesty-was-their-work-a-lie |access-date=2023-10-01 |issn=0028-792X}}</ref><ref name=":3">{{웹 인용|last=Subbaraman |first=Nidhi |date=2023-09-24 |title=The Band of Debunkers Busting Bad Scientists |url=https://www.wsj.com/science/data-colada-debunk-stanford-president-research-14664f3 |url-status=live |archive-url=https://archive.today/20230924094046/https://www.wsj.com/science/data-colada-debunk-stanford-president-research-14664f3 |archive-date=2023-09-24 |access-date=2023-10-08 |website=[[Wall Street Journal]] |language=en-US}}</ref><ref>{{웹 인용|title=APA PsycNet |url=https://psycnet.apa.org/record/2013-25331-001 |access-date=2023-10-08 |website=psycnet.apa.org |language=en}}</ref>

데이터 드레징은 [[다중 비교]] 문제를 무시한 예이다. 한 가지 형태는 독자에게 검사된 하위 그룹 비교의 총 개수를 알리지 않고 하위 그룹을 비교하는 것이다.<ref name="Deming">{{저널 인용
|author1=Young, S.&nbsp;S. |author2=Karr, A.
|title = Deming, data and observational studies
|journal = Significance
|volume = 8
|issue = 3
|year = 2011
|url = http://www.niss.org/sites/default/files/Young%20Karr%20Obs%20Study%20Problem.pdf
|doi = 10.1111/j.1740-9713.2011.00506.x
|pages=116–120
|doi-access = free
}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[에일리어싱]]
* [[기저율 오류]]
* [[바이블 코드]]
* [[불의 부등식]]
* [[체리 피킹]]
* [[링컨과 케네디의 공통점]]
* [[과적합]]
* [[파레이돌리아]]
* [[예측 분석]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [http://data-snooping.martinsewell.com/ A bibliography on data-snooping bias]
* [http://www.tylervigen.com/spurious-correlations Spurious Correlations], a gallery of examples of implausible correlations
* {{유튜브|UFhJefdVCjE|StatQuest: ''P''-value pitfalls and power calculations}}
* [https://www.youtube.com/watch?v=A0vEGuOMTyA Video explaining p-hacking] by "[[Neuroskeptic]]", a blogger at Discover Magazine
* [https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-018-0143-6 Step Away From Stepwise], an article in the Journal of Big Data criticizing stepwise regression

[[분류:편향]]
[[분류:인지 편향]]
[[분류:연구부정행위]]
[[분류:데이터 마이닝]]
[[분류:실험 설계]]
[[분류:가설 검정]]
[[분류:통계의 오용]]