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문제 정의
- 마련되었다. 이에 본 연구에서는 이러한 연구를 보다 일반화하여 그 범주를 확장함으로써 보다 효율적인 진단검사법의 개발 지침과 함께 기존 진단검사법의 개선 방안을 제시하고자 한다.
제안 방법
- 본 연구에서는 사상체질 진단검사의 타당성 분석을 위하여 일반화된 타당성 지표로서 상호정보(I), 상호정보 계수(IC), 일반화 제곱상관(GCj와 같은 포괄지표(overall validity index)와 상호정보 기여도(1°), 상관계수(C)와 같은 체질별 지표(type-specific validity index)를 제시하고, 이의 효용성을 기존의 정확예측율 (PCP), 수정된 정확예측율adjusted PCP), 민감도와 특이도와 함께 분석하였다.
- 본 연구에서는 진단검사 자체의 타당성을 한 개의 지표로 표현한 것을 포괄지표(overall validity index)로각 체질별 타당성을 한 개의 지표로 표현한 것을 체질별 지표(type-specific validity index)로 나누었다. 이에 일반화 제곱상관(GC?)과 상호정보(I), 상호정보계수(IC), 정확예측율(PCP), 수정 정확예측율 (Adjusted PCP)은 포괄지표로 분류될 수 있으며, 체질별 상관계수 (C) 와 체질별 상호정보 기여도 (F) 는 체질별 민감도 (type-specific sensitivity), 체질별 특이도 (type-specific specificity)와 함께 체질별 지표로 각각 분류된다.
- 본 연구에서는 태양인의 경우 분석에서 제외하고 소양인, 태음인, 소음인의 세 가지 체질만을 분석대상으로 삼았으며, 진단검사의 타당성 분석에 있어서는 위에서 제시한 정확예측률 (PCP), 상호정보(I), 상호정보계수(IC), 일반화 제곱상관(GC?), 체질별 민감도(QD), 체질별 특이도(QM), 체질별 상호정보 기여도 (ID), 체질별 상관계수(C), 수정 정확예측율(adjusted PCP)의 아홉 가지 지표를 사용하였다.
- 기여도 등의 타당성 지표를 설정하였다. 아울러 이들 지표의 의미와 함께 활용상 장단점을 분석하기 위하여 기존 논문에 보고되었던 연구 결과들과 정보를 지니지 않는 가상의 결과를 함께 비교하였다.
- 이상에서 기술된 사상체질 진단검사의 타당성을 체계적으로 비교하기 위하여 제시된 진단검사 타당성 지표들을 기존에 발표되었던 수편의 논문泌双에 기재되어 있는 데이터를 사용하여 계산하고, 이를 기존에 발표되었던 논문의 데이터 분석 결과와成 1M9) 비교 고찰하여, 각 진단검사의 장단점 분석 및 특성 파악에 활용될 수 있는지 살펴보았다./다만 분석에 활용하기 위한 데이터가 기재된 논문이 많지 않았으며, 본 연구의 목적이 타당성 분석지표의 일반화 여부 및 활용 가능성에 있었으므로, 서로 다른 측정 방법들을 활용하였던 수 편의 연구를 무선적으로 사용하여 분석의 대상으로 삼았다71.
- 이에 기존 연구들에서 제시되었던 정확예측율, 민감도와 특이도 이외에 상관계수를 응용한 체질별 상관계수, 일반화 제곱 상관과 함께 상호정보를 응용한 상호정보, 상호정보 계수, 체질별 상호정보 기여도 등의 타당성 지표를 설정하였다. 아울러 이들 지표의 의미와 함께 활용상 장단점을 분석하기 위하여 기존 논문에 보고되었던 연구 결과들과 정보를 지니지 않는 가상의 결과를 함께 비교하였다.
- 이에 본 연구에서는 기존의 연구71에서 이원분류 또는 다원분류적 접근으로 고찰하였던 것과는 달리, 진단 검사법 자체의 타당성을 평가함과 동시에 다원분류적 접근을 위주로 한 체질별 타당성을 평가하는 접근법을 사용하였다. 이러한 전략은 진단검사 자체의 타당성을 평가함에 있어서 정확예측율(PCP)의 한계성을 막연하게 실감하고 있었던 것71에서 진일보하여, 이를 구체적으로 대체할 수 있는 일반화된 타당성 평가지표를 제시할 수 있을 것이다.
대상 데이터
- 수 있는지 살펴보았다./다만 분석에 활용하기 위한 데이터가 기재된 논문이 많지 않았으며, 본 연구의 목적이 타당성 분석지표의 일반화 여부 및 활용 가능성에 있었으므로, 서로 다른 측정 방법들을 활용하였던 수 편의 연구를 무선적으로 사용하여 분석의 대상으로 삼았다71.
- Laryngograph와 EEG를 사용하였던 김선형 등의 연구'% 진단검사 A), TS_QSCD를 사용하였던 김영원 등의 연구'9)(진단검사 B), 개정 사상체질분류검사지 II를 사용하였던 최경주 등의 연구*진단검사 C)가 세 종류의 가상의 진단검사14)(진단검사 D, E, F)와 함께 분석에 사용되었다. 이러흔! 세 종류의 "정보 없는” 가상의 임의 진단검사는 검사대상에 대한 정보가 전혀 없이 사전에 계획된 전략에 따라서 임의로 체질을 분류하는 방법이다.
성능/효과
- Table 3과 같다. 전체적으로 살펴볼 때 기존 연구 결과를 통해 얻었던 진단검사법 A, B, C는 모두 "정보 없는” 진단검사 D, Ez F 보다 모든 항목에 있어서 높은 수치를 보이고 있음을 확인할 수 있었으며, 진단검사 F의 태음인 민감도만 100%로 높게 나타남을 알 수 있었다. 또한 각 진단별 타당성 지표에 있어서, 정확예측률(PCP), 수정된 정확예측율(adjusted PCP), 상호정보 (I), 상호정보계수(IC), 일반화 제곱상관(G/), 체질별 민감도 (QD), 체질별 특이도(QM), 상호정보 기여도(ID), 상관계수(C) 등은 서로 비슷하게 높거나 낮은 수치를 보임을 알 수 있었다.
- 4% 정도로 비교적 낮게 나오는 것7)과 함께 체질별 상호정보 기여도(ID)와 상관계수(C)가 다른 진단검사에 비해 낮게 나오게 되는 원인이 된다. 각 체질별 상관계수(C) 의 비교에 있어서는 다른 체질에 비해 민감도와 특이도가 비교적 고르게 나타난 태음인의 상관계수가 가장 높은 것을 확인할 수 있었다(Fig. 2c).
- 각 타당성 평가지표에 있어서 가장 높은 값을 보인 진단검사 A와 가장 낮은 값을 보인 진단검사 C 사이의 차이를 비교해 보면, 정확예측율(PCP)은 그 차이가 0.34에 그친 데 반하여 수정된정확예측율(adjusted PCP), 일반화제곱상관(GJ), 상호정보(I), 상호정보계수(IC)는 각각 0.67, 0.58, 0.65, 0.60으로, 세 타당성 지표 모두 각 진단검사 간의 비교에 있어서 정확예측율(PCP)보다 훨씬 큰 차이를 보여주고 있는 것을 알 수 있다.
- 과거 사상체질 진단검사의 타당성 지표 및 상호 비교의 근거로 사용되었던 정확예측율(PCP)은, 본 연구에서 살펴본 것과 같이 각 진단검사의 타당성들을 비교함에 있어 치명적인 결함을 지니고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 기존 연구7'에서 제시된 민감도(Q15)와 특이도(QM)는 진단검사의 장단점을 분석하는 타당성 분석지표로서 가장 간단하고도 강력한 도구가 될 것이나, 지나친 단순화로 인해 관련 정보를 포괄하는 데에는 한계를 지닐 수 있다.
- 1). 그러나 정확예측율(PCP)과 다른 네 지표간의 뚜렷한 차이점 또한 확인할 수 있었는더〕, 정확예측율(PCP)는 정보를 지니고 있거나(진단검사 A~C) 또는 정보를 지니지 않았거나(가상의 진단검사 D~F) 모두 0.3 이상의 값을 보이고 있었지만, 나머지 네 지표들은 정보를 지니지 않았을 경우(가상의 진단검사 D~F)에는 0의 값을 보임을 알 수 있었다.
- 것을 확인할 수 있었다. 다만 이들 값의 크기가 체질별로 상반되는 경향성을 보일 수도 있으므로, 해석에 있어서는 주의할 필요가 있음도 확인할 수 있었다. 또한 상호정보 기여도『), 상관계수(C)에 있어서는 정보를 지니지 않는 가상의 진단검사 D-F 는 0의 값을 보이고 있었다.
- 전체적으로 살펴볼 때 기존 연구 결과를 통해 얻었던 진단검사법 A, B, C는 모두 "정보 없는” 진단검사 D, Ez F 보다 모든 항목에 있어서 높은 수치를 보이고 있음을 확인할 수 있었으며, 진단검사 F의 태음인 민감도만 100%로 높게 나타남을 알 수 있었다. 또한 각 진단별 타당성 지표에 있어서, 정확예측률(PCP), 수정된 정확예측율(adjusted PCP), 상호정보 (I), 상호정보계수(IC), 일반화 제곱상관(G/), 체질별 민감도 (QD), 체질별 특이도(QM), 상호정보 기여도(ID), 상관계수(C) 등은 서로 비슷하게 높거나 낮은 수치를 보임을 알 수 있었다.
- 또한 정확예측율(PCP)은 각 진단검사의 타당성을 민감하게 반영하지도 못하고 있었는데, 이는 본 연구에서 제시한 상호정보 (I), 상호정보계수(IC), 일반화 제곱상관(GC2)이 진단검사의 타당성을 보다 예민하게 반영한다는 것을 의미한다. 이는 정확예측율이 피험자에 대한 아무런 진단 정보 없이도 최대 50%(진단검사 F)를 얻을 수 있다는 점에 기인하는 것으로, 이러한 상황을 고려하여 정확예측율(PCP)을 보정한 수정 정확예측율(adjusted PCP) 이 본 연구에서 제시된 상호정보(I), 상호정보계수(IC), 일반화 제곱 상관(GC?)과 유사한 경향성을 보이게 되는 점에서도 확인할 수 있다(Fig.
- 2b). 민감도에 있어서는 소음인이 가장 높았지만 특이도에서는 태음인이 가장 큰 것을 알 수 있었다. 소양인/태음인/소음인에 있어서 상호정보 기여도(ID)는 0.
- 본 연구에서 제시된 일반화 제곱상관(GC3), 상호정보(I), 상호정보계수(IC)는 기존의 정확예측율(PCP)과는 달리 정보 없는 가상의 임의 분류법인 진단검사 D, E, F 에서 모두 0의 값을 얻을 수 있었으며, 정확예측율의 보정 없이도 각 진단검사(진단검사 A, B, C)의 결과 수치만으로도 그 타당도를 바로 평가할 수 있었으며, 진단검사 간의 차이 또한 정확예측율(PCP) 보다 민감하게 반응하고 있음을 알 수 있다. 아울러 Table 2의 a~p에 이르는 모든 값들이 반영되어 있는 보다 체계적이고 종합적인 수치이므로, 진단검사의 타당성 평가 지표로서는 매우 바람직하다 할 수 있다.
- 사상체질 진단검사법 자체의 타당성을 하나의 수치로 표현한 포괄지표(overall validity index)에 있어서는 기존의 정확예측율(PCP)의 문제점을 명확히 분석해 낼 수 있었으며, 상호정보(I), 상호정보계수(IC), 일반화제곱상관(GC3의 유용성을 확인할 수 있었다. 정확예측율(PCP)은 임의의 정보 없는 진단검사에 대해서도 33~50%라는 높은 값을 보이고 있었으나, 본 연구에서 제시한 상호정보(I), 상호정보계수(IC), 일반화제곱상관(Ge?)은 정보를 지니지 않은 다양한 임의의 진단검사에 있어서 모두 동일하게 0의 값을 보이고 있었다(Table 3).
- 소양인/태음인/소음인을 30/50/20의 비율로 임의 진단하는 진단검사 E의 경우 정확예측율(PCP)은 37.5%이며, 가장 비율이 높은(50%) 것으로 알려진 태음인으로만 진단하는 진단검사 F의 경우에는 예상대로 정확예측율(PCP)이 태음인의 비율과 같은 50%에 달하는 것을 알 수 있었다. 이처럼 정확예측율(PCP)은 아무런 정보 없이도 최대 50%의 값을 지닐 수 있으나, 일반화 제곱 상관(GC?), 상호정보(I), 상호정보계수(IC)는 모두 0의 값을 보이는 것을 알 수 있다.
- 개선에 활용될 수 있을 것이다. 아울러 본 연구의 저자들은 논문에서 개발한 타당성 평가지표 계산용 워크시트를 http://www.sasangtypology.org/validity 에서 자유롭게 활용할 수 있도록 함으로써 활용의 편의성을 높였다.
- 제곱 상관(GC?을계산하였으며, 예상했던 것과 같이 정확예측률이 높을수록 다른 포괄지표들도 높게 나온다는 것, 즉 지표 간에 양의 상관관계가 있다는 것을 확인할 수 있었다(Table 3, Fig. 1). 그러나 정확예측율(PCP)과 다른 네 지표간의 뚜렷한 차이점 또한 확인할 수 있었는더〕, 정확예측율(PCP)는 정보를 지니고 있거나(진단검사 A~C) 또는 정보를 지니지 않았거나(가상의 진단검사 D~F) 모두 0.
- 보다 예민하게 반영한다는 것을 의미한다. 이는 정확예측율이 피험자에 대한 아무런 진단 정보 없이도 최대 50%(진단검사 F)를 얻을 수 있다는 점에 기인하는 것으로, 이러한 상황을 고려하여 정확예측율(PCP)을 보정한 수정 정확예측율(adjusted PCP) 이 본 연구에서 제시된 상호정보(I), 상호정보계수(IC), 일반화 제곱 상관(GC?)과 유사한 경향성을 보이게 되는 점에서도 확인할 수 있다(Fig. 1).
- 정확예측율(PCP)은 임의의 정보 없는 진단검사에 대해서도 33~50%라는 높은 값을 보이고 있었으나, 본 연구에서 제시한 상호정보(I), 상호정보계수(IC), 일반화제곱상관(Ge?)은 정보를 지니지 않은 다양한 임의의 진단검사에 있어서 모두 동일하게 0의 값을 보이고 있었다(Table 3).
- 진단검사 A, B, C에 있어서 정확예측율(PCP)은 각각 약 92%, 76%, 58% 로 나타나는데 비하여 일반화 제곱상관(GC3은 각각 0.75, 0.42, 0.17를, 상호정보(I)는 0.81, 0.40, 0.16를, 상호정보계수 (IC)는 0.75, 0.38, 0.15를 나타내었다.
- 체질별 지표인 체질별 민감도(QD), 체질별 특이도(Qf 상호정보 기여도(ID), 상관계수(C)에있어서, 민감도와 특이도가 높은 경우에 상호정보 기여도(ID)와 상관계수(C)가 대체적으로 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다. 다만 이들 값의 크기가 체질별로 상반되는 경향성을 보일 수도 있으므로, 해석에 있어서는 주의할 필요가 있음도 확인할 수 있었다.
후속연구
- 분석을 시도하였다. 그러나 상호정보 기여도(ID)와 상관계수 (C)ofl 있어서 소음인의 경우 다른 체질에 비해 다소 높은 것을 확인할 수 있으므로 기존의 저자들'°이 내렸던 결론이 조금 더 타당할 것으로 보이므로, 다양한 지표들을 함께 고려하여 종합적으로 평가하는 것이 필요하다고 사료된다. 다만 이들 타당성 지표들의 체질별 차이가 그리 크지 않으므로 이에 대한 결론을 내리는 데에 있어서는 신중해야 할 것으로 보인다(Fig.
- 본 연구를 통해 제시되는 일반화된 타당성 평가지표들은 기존의 사상체질 진단검사의 활용 결과에 대한 수학적 이해를 다면적으로 심화시킬 것이며, 진단검사의 평가 요소와 평가 방법을 일반화 및 표준화함으로써 새로운 진단법의 개발이나 기존 진단법의 개선에 활용될 수 있을 것이다. 아울러 본 연구의 저자들은 논문에서 개발한 타당성 평가지표 계산용 워크시트를 http://www.
- 상관계수(Correlation Coefficient, C), 일반화 제곱상관(Generalized Squared Correlation, GC2), 상호정보(Mutual Information, I), 상호정보 계수(Mutual Information Coefficient IC), 상호정보 기여도(Mutual Information Contribution) 등은 진단검사의 타당성을 계산함에 있어서 관련된 a~p의 정보가 모두 이용되며, 전체적으로 또는 체질 유형별로 한 개의 숫자로 나타내어지는 타당성 지표로서 진단이나 예측의 정확도를 평가하는데 널리 쓰이고 있으므로14-16), 사상체질 진단검사의 타당성 분석에도 적용될 수 있을 것이다.
- 아울러 본 연구에서 제시된 타당성 평가지표들은 기존 진단검사의 개선이나 새로운 진단검사의 개발에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 진단검사법의 개발 과정에 있어서 본 연구에서 제시된 각종 타당성 평가 지표들은 항목별 가중치나 문턱값의 조정, ROC 곡선의 조정17) 등에 활용될 수 있으며, 이를 통해 최적화된 진단검사의 개발이 가능해질 것이다.
- 아울러 통계적 우수성을 논의함에 있어서는 진단검사에 사용되었던 측정 방법 및 측정치들의 안정성이나 정확도와 함께 기준으로 삼은 검사(gold standard)의 특성 등에 따라서도 전혀 다른 평가가 가능하다는 점도 충분히 고려되어야 할 것이다.
- 평가하는 접근법을 사용하였다. 이러한 전략은 진단검사 자체의 타당성을 평가함에 있어서 정확예측율(PCP)의 한계성을 막연하게 실감하고 있었던 것71에서 진일보하여, 이를 구체적으로 대체할 수 있는 일반화된 타당성 평가지표를 제시할 수 있을 것이다.
- 것으로 기대된다. 진단검사법의 개발 과정에 있어서 본 연구에서 제시된 각종 타당성 평가 지표들은 항목별 가중치나 문턱값의 조정, ROC 곡선의 조정17) 등에 활용될 수 있으며, 이를 통해 최적화된 진단검사의 개발이 가능해질 것이다.
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