임상시험 종류 및 통계 분석법

소개글

보건학 전공하시는 학생들 참고자료임

임상시험 종류 및 통계 분석법

목차

없음

본문내용

임상시험의 형태와 분류
통계적 검정의 원리
6-1 통계학적 추론
“카로틴의 경구투여가 중년 남자의 대장암 발생을 감소시킨다.”는 가설은 진실일 수도 거짓일 수도 있다. 연구자는 대장암의 대장암의 위험이 높은 중년 남자 모두를 연구 대상으로 할 수는 없기 때문에 적용인구를 대표한다고 간주되는 표본 연구집단에서 그 가설을 검정할 수밖에 없다. 단지 표본에서 관찰된 사실을 놓고 모집단에서의 현상을 추론해 볼 뿐이다.
연구자도 “모집단에서 독립변수와 종속변수간에 관련성이 혹은 차이가 없다.”는 귀무가설을 가정함으로써 추론을 시작한다. 표본에서 모아진 자료에 기초해서 연구자는 귀무가설을 기각하고 모집단에서 연관성이 있다는 대립가설을 선택할 충분한 증거가 있는지 결정하기 위해 통계적 검정법을 이용한다. 이때의 판정기준은 “통계적 유의수준(level of statistical significance)"이다. 이 과정에서 연구자도 “차이가 없는 명제를 차이가 있다고 판정”하거나 혹은 “차이가 있는 명제를 차이가 없다고 잘못 판정”할 수 있다.

6-2 1종 오류와 2종 오류
①제1종 오류(type 1 error) :모집단에서 진실된 사실은 “두 가지 치료법간에 차이가 있음”인데 연구표본에서의 관찰결과도 귀무가설을 기각하여 두 가지 치료법간의 차이를 인정하게 된다면, 이는 통계학적 추론이 옳게 된 경우가 된다. 또한 모집단에서의 진실이 “두 가지 치료법 간에 차이가 없어 귀무가설을 채택하게 되면 결국 “두 가지 치료법 간의 차이가 없다”는 옳은 통계학적 판정을 내리게 된다. 이와는 반대로 “원래는(모집단에서는) 치료법 간에 차이가 없어 귀무가설이 참이지만 잘못해서 귀무가설을 기각함으로써 차이가 있다”는 그릇된 판정을 내리게 되는 경우다, 치료제간에 치료효과에 차이가 없는데도 차이가 있다고 잘못 판정한다는 의미에서 위양성 판정오류(false positive)도 불린다.

②제2종 오류(type 2 error) : “원래는 두 치료법간에 차이가 있지만 잘못해서 귀무가설을 채택함으로써 차이가 없다”는 그릇된 판정을 내리게 되는 경우를 말한다. 두 치료제간에 치료효과에 차이가 있는데도 차이가 없다고 잘못 판정한다는 의미에서 위음성 판정오류(false negative)라고도 불린다.

6-3 P-값
통계학적 검정에서 귀무가설은 이를 기각함으로써 “차이가 있음”을 반증적으로 지지하기 위하여 설정되는 것이다. 가설검정의 결과는 P-값으로 요약되어 표현되는데, 이는 귀무가설이 사실인 경우 연구결과가 우연에 의해 얻어질 확률이다. 만약 P-값이 미리 정한 통계적 유의수준 ⍺보다 작으면 귀무가설은 기각되어 “모집단에서의 유의한 차이를 인정하는 대립가설”을 지지하게 된다. 그러나 P-값이 ⍺보다 큰 경우는 귀무가설을 채택하여 “통계적으로 유의하지 않은 결과”라 판정하게 되는데, 그렇다고 해서 “유의하지 않은 차이가 곧 모집단에서 차이가 없음”을 의미하지는 않는다. 이는 단지 “표본에서 관찰된 차이가 우연에 의해 일어날 수 있는 차이에 비해 확률적으로 작다”는 것을 의미할 뿐이다.
※ 귀무가설: 처음부터 버리는 내용, 두가지 치료법에 차이가 없음

참고 자료

Reference
1. 의학연구방법론, 신영수, 안윤옥 편저, 서울대학교 출판부
2. 통계분석방법, 송지준, 21세기사
3. 의학논문작성법, 박윤곤외 2명, 아카데미아
4. EMS 연구방법론, 신동민외, 아카데미아
5. 마우스로 잡는 SPSS, 우수명저, 인간과복지