무작위배정방법과 통계분석법
중재 연구에서 군을 무작위 배정을 하는 방법 중에서, 체력 요소와 같이 성별의 차이가 날 수 있는 결과변수의 경우,
1. 단순무작위배정을 하더라도, 무작위배정이 잘 되어 사전값의 두 군간 성별 비율의 차이가 없다면, RM ANOVA 를 일반적인 방법으로 하면 되고, 사전값에 차이가 있는 경우 공변량으로 처리 하면 되는지요?
2. 전체 대상자의 성별 비율이 3:1 정도로 차이가 많이 나는 경우에는 무작위배정이 잘 되었다고 해도 공변량으로 처리해야 하나요?
3. RM ANOVA에서 성별과 같은 범주형 변수는 공변량을 Group 을 넣는 개체간 변수에 입력하나요? 공변량에 입력하나요? GEE 에서는 요인, 공변량 중 어디에 입력하나요?
4. 층화무작위배정 방법이 소규모 연구에서 사용될 수 있다고 하는데, 단점 중 하나로 “통계 분석이 복잡하며, 그렇다고 층화 무작위 배정을 무시하고 분석한다면, 검정력이 낮아진다. 따라서, 분석이 복잡하더라도 층화 무작위 배정을 반영하여 더 높은 검정력을 가지도록 하는 것이 필요하다.” 라는 설명을 읽었습니다. [출처:doi : https://doi.org/10.17085/apm.2017.12.3.201]
층화무작위배정을 한 경우 어떤 분석 방법을 더 고려해야 하는지요?
5. 층화무작위배정을 한 경우 층화에 사용한 변수 (예: 성별)의 사전값은 실험군과 대조군 사이의 차이가 없을 가능성이 많은데, 이 경우는 공변량을 고려하지 않아도 되는지요?
6. 일반 병원에서 하는 임상시험과 달리, 약 40명 미만의 소규모 대상자를 미리 다 모집해두고, 무작위배정을 한다면 어떤 무작위 배정법이 가장 적절한가요? (단순, 블록, 층화 무작위배정 등 중에서)
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이일현 (2025-03-17 18:51:04)
1. 예.
2. 모집단 자체의 비율이 차이가 있다면 가능합니다.
하지만 모집단은 비율의 차이가 있는데 표본에서 차이가 발생했다면 공변량 처리하는 것이 좋습니다.
3. 더미변수로 변환해서 covariate 에 투입합니다.
4. 대표적으로 복합표본분석입니다.
5. 가능성이 높은 것이지 실제 그런 것인지 확인을 해야 합니다.
6. 40명 미만이라면 블록이 좋습니다.
층화 정보가 충분히 있고 설정 가능하다면 층화가 더 좋습니다.
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