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 1:3 또는 1/3 1/3이라는 의미는 ’실패‘가 3건 발생할 때 ‘성공’이 1건 발생한다는` 의미이다. 따라서 오즈(odds)가 1/3 1/3이라는 것은 risk(위험, 확률의 개념)가 (‘전체’ 4건 ‘성공’이 1건)이라는 의미와 같다.

위 식의 분자 부분의 ‘노출 집단에서 사례 환자가 나올 오즈(odds) 란 아래와 같은 의미이다.

 

노출집단에서 사례 환자가 나올 확률/노출집단에서 사례 환자가 나오지 않을 확률

 

마찬가지로 분모 부분에서의 비노출 집단에서 사례 환자가 올 오즈(odds)는 다음과 같은 것을 뜻한다.

 

비노출 집단에서 사례 환자가 나올 확률 / 비노출 집단에서 사례 환자가 나오지 않을 확률

 

따라서 노출 집단과 비노출 집단 각각 사례 환자가 나올 오즈(odds)는 다음과 같이 추정되며,

 

노출 집단에서 사례 환자가 올 오즈의 추정값은

 

odds(exposed) = [a/(a + b)]/[b/(a + b)] = a/b

 

비노출 집단에서 사례 환자가 나올 오즈의 추정값은

 

odds(unexposed) = [c/(c + d)] /[d/(c + d) d] = c/d

 

결과적으로 비노출된 집단 대비 노출된 집단에서 사례 환자가 나올 오즈비(Odds ratio, OR)는 다음과 같이 추정된다

 

오즈비 추정값, OR = odds(exposed)/odds(unexposed) = (a/b)/(c/d) = ad/bc

 

희귀 질병disease)의 경우에는 오즈비를 상대위험(위험비)의 추정값으로 사용할 수 있다. 또한 오즈비의 해석 역시 상대위험을 해석할 때와 유사한 방식으로 하면 된다. 즉, 오즈비는 관심요인에 노출된 경우에 질병에 걸릴 오즈가 해당 요인에 노출되지 않은 경우에 질병에 걸릴 오즈보다 상대적으로 얼마나 더 높은지(혹은 낮은지)를 알려주는 척도이다. 오즈비가 이라는 것은 노출 집단과 비노출 집단의 질병 발생 오즈가 서로 같다는 의미이며, 오즈비가 1보다 크다는 것은 위험요인에 노출된 집단이 비노출된 집단에 비해 질병에 걸릴 오즈가 더 높다는 의미이다. 오즈비에 관한 신뢰구간70) 역시 계산할 수 있으며 가설검정도 기능이다..

 

오즈비를 교차비 (cross -product ratio)라고도 부르는 이유는 오즈비 값이 결국 대각선에 있는 두 값을 서로 곱하고, 비대각선에 있는 두 값도 서로 곱한 뒤, 이 곱한 값들을 비 형태로 표현되기 때문이다. 사실 자료는 해당 자료가 얻어진 연구의 설계 형태에 맞춰서 분석되고 해석되어야 한다. 사례군 및 대조군을 대상으로 각 군에 속한 사람들이 위험요인에 노출된 적이 있었는지에 관한 여부를 파악하는 사례_대조 연구는 사례군 표본과 대조군 표본이 각각의 모집단을 대표하는 표본이 된다. （노출군과 비노출군에 해당하는 표본들은 모집단을 대표하는 표본 이 아니댜) 따라서 이러한 설계 형태에 충실하게 자료를 해석하자면

사례군이 위험요인에 노출될 오즈인 odds(case) = [a/(a+c)]/[c/(a+c)] = a/c`

그리고 대조군이 해당 요인에 노출될 오즈인 odds(control) = [b/(b+d)]/[d/b+d)] =b/d

를 서로 비교해서, 사례군이 대조군에 비해 얼마냐 더 과거에 위험요인에 노출되었는지를 평가하는 것이 타당하다. 하지만 이는 연구자가 알고자 하는 것, 즉, 위험요인에 노출된 사람이 위험요인에 노출되지 않은 사람에 비해 얼마나 더 사례군으로 되는지에 대한 내용은 아니다.

 

개인별 짝진 사례-대조 연구의 분석

 

개인 별로 짝진 사례―대조 연구자료를 분석할 때에는 가능한 한 사례군과 대조군이 짝진 변

수를 기반으로 서로 연결되어 있다는 점을 반영하는 통계방법을 사용해야 한다. 이에 대해서

는 추후에 조건부 로지스틱 회귀분석에서 자세히 알아보고자 한다.

 

사례-대조군 연구(Case-control studies)의 장점

 

• 일반적으로 수행하기 쉽고 빠르며 비용도 적게 든다.

• 특별히 희귀 질병을 연구할 때 효과적이다.

• 하나의 연구를 통해 다양한 위험요인들을 조사할 수 있다.

• 추적실패가 발생하지 않는다.

 

사례-대조군 연구(Case-control studies)의 단점

 

• 사례군과 대조군 간에 과거 사건에 내해 자세한 기억을 해내는 능력이 서로 다르면 회상편향(recall bias) 이 발생하게 된다. 예를 들어 폐암 환자군은 대조군에 비해 본인이 과거 특정기간 동안 흡연을 했는지를 더 자세히 기억하게 된다. 따라서 사례-대조 연구계획서 를 준비할 때, 회상편향의 발생 가능성을 최대한 줄이기 위해, 노출 여부에 관한 자료를 모 을 때 사례군과 대조군 모두 동일한 방식으로 수집하는 것을 보장하기 위한 모든 노력을 기울여야 할 것이고, 이에 대해 반드시 기술해야 한다.

• 만일 위험요인에 노출되는 사건보다 질병의 발병이 먼저이면 인과관계를 추론할 수 없다.

• 희귀한 노출, 즉, 위험요인에 되는 사건이 희귀한 경우에는 사례군을 찾기 힘들고, 따라서 이 경우에는 사례-대조 연구를 실시하는 것이 부적절하다.