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문제 정의
- 다양한 통계 분석 모듈 중에서 본 절에서는 그룹 간 생존 분석과 일원 배치법 분석 결과를 제시하고자 한다. 통계 분석 결과는 그래프 또는 텍스트로 제공되며 SAS™ 코드 또한 자동 생성되었다.
- 본 논문에서는 의료 통계에 자주 사용되는 분석법들을 쉽게 사용할 수 있도록 분석 과정을 아이콘들의 트리로 구성한 가이드 맵을 제공하고, 표본 데이터의갯수 및 분포에 따라 적절한 분석 방법을 가이드 해주는 의료 통계분석 시스템을 개발하였다. 또한 의료분야에서 자주 사용되는 2차원 그래프 이외에 3차 원글 리프 (glyphs)[5, 6]를 이용하여 데이터 결과를 인터랙티브하게 볼 수 있도록 하고 통계 방법에 내재한 불확실성을 가시화하는 방법을 개발하였다.
- 점수가 높을수록 불안감이 심한 경우이다. 본 시스템을 이용하여 안정제의 효과가 가짜 약에 의한 효과와 차이가 있을 것이라 예상하고 두 종류의 표본 데이터(표 1, 표 2)에 대하여 쌍을 이룬 자료의 T-검정 (paired T-test)을 적용해 보고자 한다.
- 본 연구에서는 의료데이터의 통계분석을 위하여 의학 통계에서 많이 사용되는 통계분석법을 구현하였고, 쉽고 정확한 사용을 위하여 비쥬얼 가이드 인터페이스를 개발 하였다. 그리고 3차원 글리프를 이용한 인터랙티브 시각화 방법을 도입하여 결과 및 데이터의 불확실성을 시각화하는 방법을 개발하였다.
- 본 연구에서는 잔차(residual)를 통계적 범주의 불확실한 데이터[기로 보고 사용자가 현재의 잔차 (residual) 모델과 일반적으로 잘 알려진 오류 모델과 비교 검토해 봄으로써 분석법의 신뢰도를 평가할 수 있는 기능을 추가하였다. 이때 3차원 글리프를 이용하여 사용자가 잔차(residual) 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 하였다.
- 여기서는 파장 620인 지점의 염색농도를 종속변수로 정하고 파장 720인 지점의 염색농도를 독립변수로 취하여 두변수의 관련성을 예측하게 될 것이다. 분석의 목적은 720지점의 염색농도를 사용하여도 620 지점의 것을 사용하는 것과 같은 효과를 본다는 것을 증명하는데 있다.
가설 설정
- 그림 4 (a) 는 잔차(residual)들이 0 을 중심으로 수평대(horizontal band)의 형태를 지니며 오차항의 등 분산 가정이 성립됨을 보여준다. 그러나 그림 4(b)는 仍 가 증가함에 따라 & 의 값들이 넓은 폭으로 흩어지므로 오차항의 등 분산 가정이 성립되지 않는다. 그림 4(c)는 y, 값이 증가하면서 e, 의 값들이 음의 값에서 양의 값으로 변하다가 다시 음의 값을 가진다.
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