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통계학22(가설검정2) 비모수적 검정(nonparametric test) 자료가 따르는 확률분포와 관련된 정보를 사용해 가설검정을 실시하는 것을 모수적 검정(parametric test)이라 한다. 하지만 자료가 모수적 검정을 실시하기에 필요한 가정들을 항상 만족시켜 주는 것은 아니다. 이런 경우에는 비모수적 검정을 사용할 수 있다. (비모수적 검정을 분포 무관 방법 (distribution-free method) 또는 순위-기반 방법 (rank-based method)이라 부르기도 한다. 일반적으로 이 검정은 자료 값 자체가 아닌 자료의 순위(rank), 즉 크기 순으로 나열된 자료에 대해 1, 2, 3,... 의 순서를 매긴 것을 사용하는 방법이며, 자료가 따르고 있는확률분포의 형태에 대한가정은 따로 하지 않는다. 비모수적.. 2024. 2. 22.
통계학21(가설검정) 표본을 모으는 이유 중 하나는 바로 이 표본이 우리가 모집단에 대해 세운 특정 가설에 반하는 증거를 얼마나 제공하고 있는지 평가하기 위한 것이다. 사실 자료에 대한 기술적인 분석만 실시해도 자료가 가설을 지지하는, 또는 반박하는, 경향성이 있는지에 대해서는 어느 정도 파악할 수 있다. 그러나 이러한 경향성이 표본과 모집단 간 실제적인 관련성을 반영하는 것인지 아니면 모든 종류의 표본 자료에 항상 존재하는 단순 우연변동(chance variation)에 기인한 결과인지를 구별할 수는 없다. 이를 구별하기 위해 우리는 가설검정 (hypothesis testing, 혹은 유의성 검정, significance testing)이라 불리는 통계적 절차를 사용해 특정 가설이 틀렸다고 볼 수 있는 믿음의 크기를 측정한.. 2024. 2. 20.
통계학20(사례-대조군 연구2) 짝짓지 않은 사례-대조군 연구(Case-control studies) 또는 집단 별 짝진 사례-대조군 연구의 분석 아래 표는 이러한 연구에서 얻어지는 관찰빈도를 나타낸 표이 다. 사례 대조 연구는 환자들의 질병상태(결과변수)를 토대로 표본을 추출하는 것이기 때문에 질병의 절대위험 및 위험비를 추정하는 것이 불가능하댜 하지만 대신에 아래와 같은 오즈비 (odds ratio, OR)를 사용할 수 있다. 오즈비 (odds ratio, OR)=노출 집단에서 사례 환자가 나올 오즈(odds)/비노출 집단에 사례 환자가 나올 오즈(odds) odds는 오즈, 승산. 비차비 또는 대응비 등으로 다양하게 사용되고 있다． 오즈(odds)의 의미를 예를 들어 설명하면 다 음과 같다; 성공 오즈(success odds) 가.. 2024. 2. 17.
통계학19(사례-대조군 연구1, Case-control studies) 사례-대조군 연구(Case-control studies)는 특정 질병이 있는 환자집단(사례군, cases)과 해당 질병이 없는 집단(대조군) controls)의 특성을 비교하여, 사례군과 대조군 간 빈도의 차이가 나게 하는 과거 요인들은 무엇인지를 파악하고자 하는 연구이다. 이 러한 후향적 연구는 질병의 유병률이냐 발생률에 관한 정보를 파악할 수 없다. 하지만 질병 발생의 위험을 증가시키거나 감소시키는 요인이 무엇인지에 대한 단서는 찾을 수 있다. 이번에는 사례-대조 연구의 주요 특성들에 대해 다루어보고자 한다. 사례군(cases) 선정 사례군 선정 시에는 모호하지 않고 정확한 기준을 시용히]야 한다. 예를 들어 미국당뇨병학 (ADA) 의 2019 년 형 당뇨병 진단기준은 다음과 같다 [1) 당화혈색소가.. 2024. 2. 15.

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