대한치과보철학회지에서 볼 수 있는 통계적 오류의 고찰(2006 - 2010) Assessment of statistical errors of articles published in the Journal of the Korean Academy of Prosthodontics: 2006 - 2010원문보기
연구 목적: 대한치과보철학회지의 최근 5년간 게재된 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문의 빈도를 조사하고 통계 방법의 종류 및 오류의 유형과 빈도를 살펴 보고 오류별 적절한 통계 방법을 제시하고 통계분석 가이드라인을 개발하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다. 연구 재료 및 방법: 2006년부터 2010년까지 게재된 논문 336편 중 통계방법이 사용된 255편을 연구대상으로 하여 연도별로 통계 방법 사용 여부, 주로 사용된 통계방법과 소프트웨어의 유형과 빈도를 조사하였다. 통계방법 별로 고안된 가이드라인에 따라 오류를 조사하였는데 주로 실험설계의 적절성, 분석법에 대한 가정검토, 표본의 독립성 및 변수의 적합성, 적절한 표본 수와 적절한 통계방법이 사용되었는지에 대한 평가를 하였고 이를 토대로 고안된 가이드라인을 제시하였다. 결과: 본 연구에서 조사된 논문 중 추론통계를 사용한 논문이 193편(75.9%)으로 대다수를 차지하였고 사용된 소프트웨어는 SPSS가 153편(59.77%)으로 가장 많았다. 추론통계를 사용한 논문들을 대상으로 통계방법을 분류한 결과 ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), 비모수 방법(16.9%)순으로 많았고 최근에 가까울수록 다양한 분석법을 시도하였으나 유의한 변화는 관찰되지 않았다. 대부분의 논문들은 표본수의 산출근거를 제시하지 않았고, 분석법에 대한 가정(독립성, 정규성, 등분산성 등) 검토를 하지 않은 공통적인 오류를 범했다. 전체적으로는 61.2%의 통계적 오류를 범하였다. 결론: 대부분의 오류는 전체적인 분석 후 세부적인 분석으로 들어가야 하는데 두 요인에 대한 상호작용을 무시하고 단변수 분석을 여러 번 한 경우와 연구 계획 단계에서 적절한 표본 수를 산출하지 않아 나타난 경우 등이었다. 이러한 통계 오류를 최소화하기 위하여 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하였다.
연구 목적: 대한치과보철학회지의 최근 5년간 게재된 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문의 빈도를 조사하고 통계 방법의 종류 및 오류의 유형과 빈도를 살펴 보고 오류별 적절한 통계 방법을 제시하고 통계분석 가이드라인을 개발하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다. 연구 재료 및 방법: 2006년부터 2010년까지 게재된 논문 336편 중 통계방법이 사용된 255편을 연구대상으로 하여 연도별로 통계 방법 사용 여부, 주로 사용된 통계방법과 소프트웨어의 유형과 빈도를 조사하였다. 통계방법 별로 고안된 가이드라인에 따라 오류를 조사하였는데 주로 실험설계의 적절성, 분석법에 대한 가정검토, 표본의 독립성 및 변수의 적합성, 적절한 표본 수와 적절한 통계방법이 사용되었는지에 대한 평가를 하였고 이를 토대로 고안된 가이드라인을 제시하였다. 결과: 본 연구에서 조사된 논문 중 추론통계를 사용한 논문이 193편(75.9%)으로 대다수를 차지하였고 사용된 소프트웨어는 SPSS가 153편(59.77%)으로 가장 많았다. 추론통계를 사용한 논문들을 대상으로 통계방법을 분류한 결과 ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), 비모수 방법(16.9%)순으로 많았고 최근에 가까울수록 다양한 분석법을 시도하였으나 유의한 변화는 관찰되지 않았다. 대부분의 논문들은 표본수의 산출근거를 제시하지 않았고, 분석법에 대한 가정(독립성, 정규성, 등분산성 등) 검토를 하지 않은 공통적인 오류를 범했다. 전체적으로는 61.2%의 통계적 오류를 범하였다. 결론: 대부분의 오류는 전체적인 분석 후 세부적인 분석으로 들어가야 하는데 두 요인에 대한 상호작용을 무시하고 단변수 분석을 여러 번 한 경우와 연구 계획 단계에서 적절한 표본 수를 산출하지 않아 나타난 경우 등이었다. 이러한 통계 오류를 최소화하기 위하여 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하였다.
Purpose: Use of inappropriate statistical methods may lead to incorrect conclusions and a waste of valuable resources. The goal of this study was to assess the frequency and the types of several common statistical errors in the published articles of the Journal of the Korean Academy of Prosthodontic...
Purpose: Use of inappropriate statistical methods may lead to incorrect conclusions and a waste of valuable resources. The goal of this study was to assess the frequency and the types of several common statistical errors in the published articles of the Journal of the Korean Academy of Prosthodontics (JKAP) for a 5-year period. Materials and methods: Of 336 articles in the JKAP published from 2006 to 2010, 255 articles using statistics were reviewed and classified by statistical method and year. The frequency and types of the statistical methods were examined, and the statistical errors were evaluated by the appropriateness of the experimental design, assumption check, independent outcomes, proper sample size and suitable use of statistical method. Statistical guidelines were completed based on the appropriateness. Results: Of the 255 articles using statistics, 193 articles (75.9%) used inferential statistics and 153 articles used SPSS statistical software (60.0%). Of the articles using inferential statistics, the three most frequently used statistical methods were ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), and the nonparametric method (16.9%). The average rate of statistical errors was 61.2 percent, similar to the rate reported by several studies completed for the medical journal. Conclusion: After the whole analysis of the difference among the groups, post-hoc tests for the pairwise comparisons are required. The optimal sample size calculation is an essential part of this study protocol. To minimize the occurrence of statistical errors, statistical guidelines were developed according to each statistical test procedure and will contribute to the academic improvement in the JKAP.
Purpose: Use of inappropriate statistical methods may lead to incorrect conclusions and a waste of valuable resources. The goal of this study was to assess the frequency and the types of several common statistical errors in the published articles of the Journal of the Korean Academy of Prosthodontics (JKAP) for a 5-year period. Materials and methods: Of 336 articles in the JKAP published from 2006 to 2010, 255 articles using statistics were reviewed and classified by statistical method and year. The frequency and types of the statistical methods were examined, and the statistical errors were evaluated by the appropriateness of the experimental design, assumption check, independent outcomes, proper sample size and suitable use of statistical method. Statistical guidelines were completed based on the appropriateness. Results: Of the 255 articles using statistics, 193 articles (75.9%) used inferential statistics and 153 articles used SPSS statistical software (60.0%). Of the articles using inferential statistics, the three most frequently used statistical methods were ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), and the nonparametric method (16.9%). The average rate of statistical errors was 61.2 percent, similar to the rate reported by several studies completed for the medical journal. Conclusion: After the whole analysis of the difference among the groups, post-hoc tests for the pairwise comparisons are required. The optimal sample size calculation is an essential part of this study protocol. To minimize the occurrence of statistical errors, statistical guidelines were developed according to each statistical test procedure and will contribute to the academic improvement in the JKAP.
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문제 정의
결과에서 정리한 오류들 중 대표적인 오류에 대한 해결 방안에 대하여 알아보고자 한다. 이는 공통 오류 및 가장 많은 오류를 가진 분석법 별 해결책을 제시하고 이러한 오류를 최소화할 수 있는 통계분석 가이드라인을 부록으로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 대한치과보철학회지의 최근 5년간의 게재 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문은 얼마나 차지하고 있으며, 이러한 논문에서 사용된 통계 방법의 종류 및 통계 오류의 유형과 빈도를 살펴보고자 한다. 이에 근거하여 자주 범하는 오류와 자주 사용되는 통계 방법을 기반으로 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다.
연도별로 사용된 통계 방법을 분류하여 어떤 통계방법이 주로 사용되었는지 알아보았다. 본 연구에서 분류한 통계기법은 χ2-test, Fisher's exact test, Independent t-test, Paired t-test, Analysis of Variance (ANOVA), Repeated-Measures (RM) ANOVA, Mann-Whitney test (or Wilcoxon rank-sum test), Wilcoxon signed-rank test, Kruskal-Wallis test, Pearson correlation analysis, Spearman correlation analysis, Linear regression.
결과에서 정리한 오류들 중 대표적인 오류에 대한 해결 방안에 대하여 알아보고자 한다. 이는 공통 오류 및 가장 많은 오류를 가진 분석법 별 해결책을 제시하고 이러한 오류를 최소화할 수 있는 통계분석 가이드라인을 부록으로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 대한치과보철학회지의 최근 5년간의 게재 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문은 얼마나 차지하고 있으며, 이러한 논문에서 사용된 통계 방법의 종류 및 통계 오류의 유형과 빈도를 살펴보고자 한다. 이에 근거하여 자주 범하는 오류와 자주 사용되는 통계 방법을 기반으로 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다.
제안 방법
대한치과보철학회지에 게재된 논문 336편 중에서 통계 방법이 사용된 논문과 사용되지 않은 논문을 분류하였고 통계 방법이 사용된 논문 중에서 기술 통계를 사용한 논문과 추론 통계를 사용한 논문을 분류하여 빈도를 조사하였다.
본 연구에서 제시한 가이드라인의 분석법은 크게 검정 변수(종속 변수)가 연속형인 경우와 범주형인 경우로 나누어져 있다. 먼저 검정변수가 연속형인 경우를 보면, 검정할 집단의 수를 파악하여 질문의 지시대로 다음 질문으로 넘어가면 된다.
위의 통계방법 별로 오류를 조사하기 위하여 실험설계를 파악해서 적절한 분석법인지 판단했고 각 분석법에 대한 가정검토 및 정규성 검정, 표본 및 변수의 독립에 대한 적합성을 검토 하였다. 분석법에 따른 적절한 표본을 확보하였는지에 대해 평가하고 적절한 통계 방법이 사용되지 않은 경우 이를 제시하고 결과가 올바르게 유도되었는지 확인하였다.
대부분의 오류는 전체적인 분석 후 세부적인 분석으로 들어가야 하는데 두 요인에 대한 상호작용을 무시하고 단변수 분석을 여러 번 한 경우와 연구 계획 단계에서 적절한 표본 수를 산출하지 않아 나타난 경우 등이었다. 이러한 통계 오류를 최소화하기 위하여 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하였다.
대상 데이터
2006년부터 2010년까지 5년간 대한치과보철학회지에 게재된 논문 336편이었고 그 중 통계 방법이 사용된 논문 258편과 사용되지 않은 논문 78편으로 분류되었고 통계방법이 사용된 258편을 연구대상으로 하였다.
데이터처리
이제 2요인 실험일 경우를 살펴보자. 2요인인 경우에는 대표 적으로 세 가지 two-way ANOVA, ANCOVA, two-way RM ANOVA 로 분류된다. 예시와 비교하여 해당하는 항목을 선택하여 각 항목으로 이동한다.
이러한 경우에는 코팅 전을 공변량 으로 하는 two-way ANCOVA(요인이 2개인 공분산분석)를 해야 한다. 만약 코팅 여부에 대한 요인이 다른 독립 요인(재료 종류 등)이라면 이는 three-way ANOVA를 사용하여 분석해야 한다.
본 연구에서 분류한 통계기법은 χ2-test, Fisher's exact test, Independent t-test, Paired t-test, Analysis of Variance (ANOVA), Repeated-Measures (RM) ANOVA, Mann-Whitney test (or Wilcoxon rank-sum test), Wilcoxon signed-rank test, Kruskal-Wallis test, Pearson correlation analysis, Spearman correlation analysis, Linear regression.
여기에서 가정 검토를 하게 되고 가정에 위배될 경우 이에 해당하는 항목으로 이동하여 분석을 시행한다. 분석 절차대로 분석을 하여 결과를 도출한다. 반복 측정일 경우에는 반복측정 분산분석을 시행하는 항목으로 이동하게 된다.
Logistic regression, Survival analysis, Others 등으로 분류하였으며 Others에는 위의 14가지 방법 이외에 군집분석, Multivariate analysis of Variance (MANOVA), 요인분석, Analysis of Covariance (ANCOVA), Friedman test, Linear mixed model, two sample Kolmogorov-Smirnov test, Cronbach's alpha등이 이에 속한다. 위의 통계방법 별로 빈도를 조사하였다.
이와 비슷하게 one-way ANOVA를 여러 번 하는 경우도 있었다. 이러한 경우에 전체적인 분석을 위하여 two-way ANOVA를 이용하여 상호작용을 확인하고 주효과가 유의하면 사후검정을 시행하고 상호작용의 유의효과를 가지고 최적의 조건을 찾는다. Fig.
이제 요인이 3개 이상인 경우에는 multi-way ANOVA의 항목으로 이동하여 분석을 한다. 분석법은 two-way ANOVA와 유사하다.
추론 통계방법이 사용된 논문들을 대상으로 사용빈도를 조사한 결과 이중 가중 많이 사용한 통계분석 방법은 ANOVA (41.5%)였고, 그 다음은 독립표본 t-test (14.0%), Mann-Whitney test (8.2%)였다. 통계 방법을 연도별로 살펴보았을 때 어떤 유의한 변화도 관찰할 수 없었으며 ANOVA 방법은 2010년에 들어 사용이 줄어들었으나 통계적으로 유의한 차이는 발견할 수 없었다 (χ2 -test, P>.
통계 방법 중 추론 통계를 사용한 논문 255편을 대상으로 사용된 통계 소프트웨어를 분류하고 빈도를 조사하였다.
성능/효과
07%였다. 본 연구에서는 2006년부터 2010년 까지 게재된 논문들의 통계기법의 사용빈도는 76.79%로 3.61% 증가하였고, 통계오류는 61.59%이었다. 통계오류의 빈도의 비교는 박 등1 은 각 편 당 오류를 나나태었고, 본 연구에서는 전체 통계사용기법 중 오류를 나타내었기 때문에 논문 간 오류의 차이가 있을 수 있다.
오류가 없었던 경우(13, 38.2%), ANCOVA 또는 two-way RM ANOVA를 사용해야 하는데 Mann-Whitney test와 Kruskal-Wallis test를 혼합하여 사용한 경우(4, 11.8%), 범주형 자료이므로 χ2-test를 해야 하는데 하지 않은 경우(1, 2.9%), two-way 또는 three-way ANOVA를 해야 하는데 Mann-Whitney test와 Kruskal-Wallis test 를 혼합하거나 Mann-Whitney test를 여러 번 사용한 경우(4, 11.8%), 일치도 검정을 할 때 kappa를 사용하지 않은 경우(1, 2.9%), 표본의 독립이 아닌 경우(1, 2.9%), ANOVA의 사후검정으로 이용된 경우(4, 11.8%), 사후검정에서 본페로니 보정을 하지 않은 경우(5, 14.7%), 통계용어를 잘못 기술(Mann Whitney Rank Sum test라고 기술)한 경우(1, 2.9%) 등이 있었다(Table 7).
오류가 없었던 경우(15, 25.9%), two-way ANOVA를 사용하지 않고 one-way ANOVA와 독립표본 t-test를 혼합하여 사용한 경우(15, 25.9%), two-way 또는 three-way ANOVA를 사용하지 않고 one-way ANOVA와 독립표본 t-test를 여러 번 사용한 경우(3, 5.2%), 반복측 정인 자료인데 t-test와 ANOVA를 사용한 경우(5, 8.6%), RM ANOVA를 사용하지 않고 대응표본 t-test와 독립표본 t-test를 혼합 하여 사용한 경우(4, 6.9%), 변수가 많아 회귀분석이 적합한 경우(1, 1.7%), 두 집단의 표본수의 차이가 많은 경우에 비모수 방법을 사용하지 않았던 경우(1, 1.7%), 표본 또는 변수간이 독립(한 토끼에 여러 개의 임플란트를 식립 등)이 아닌 경우(6, 10.3%), t-test를 분산 분석의 사후분석으로 이용한 경우(4, 6.9%), 결과를 제시하지 않았거나 통계용어를 잘못 기술(t-test of nonpaired test 등)한 경우(3, 5.2%), t-test를 사용하지 않았는데 기술한 경우(1, 1.7%) 등의 오류가 있었다(Table 4).
오류가 없었던 경우(17, 85.0%), 시스템간의 일치도를 검정하는 분석에 잘못 사용된 경우(1, 5.0%), Spearman correlation analysis 를 사용해야 하는 경우(1, 5.0%), 상관계수나 P-value를 제시하지 않은 경우(1, 5.0%)등이 있었다.
오류가 없었던 경우(3, 12.5%), two-way 또는 three-way ANOVA 를 사용하지 않고 독립표본 t-test 또는 one-way ANOVA 또는 Mann-Whitney test와 Kruskal-Wallis test를 혼합하여 사용한 경우(6, 25.0%), three-way ANOVA를 사용해야 하는데 Kruskal-Wallis test를여러 번 사용한 경우(1, 4.2%), Kruskal-Wallis test 대신에 Friedman test를 사용해야 하는 경우(2, 8.3%), 집단이 2개인데 KruskalWallis test를 사용한 경우(1, 4.2%), 요인이 많아서 회귀분석을 해야 하는 경우(1, 4.2%), RM ANOVA를 사용해야 하는데 대응표본 t-test와 Kruskal-Wallis test 혼합하여 사용하거나 Kruskal-Wallis test를 여러 번 사용 한 경우(2, 8.3%), 구체적 결과를 제시하지 않았거나(P-value 등) 사용하지 않은 통계방법인데 기술한 경우 (5, 20.8%), 유의한 결과에 대하여 사후검정을 하지 않은 경우(2, 8.3%), 표본 또는 변수간이 독립이 아닌 경우(1, 4.2%) 등이 있었다(Table 8).
오류가 없었던 경우(4, 33.3%), RM ANOVA를 사용해야 하는데 Mann-Whitney test와 Wilcoxon signed rank test를 혼합하여 사용한 경우(5, 41.7%), 본페로니 보정을 하지 않은 경우(1, 8.3%), 군내가 이질적으로 구성 된 경우(1, 8.3%), 구체적인 결과(P-value 등)를 제시하지 않은 경우(1, 8.3%)등이 있었다(Table 9).
오류가 없었던 경우(5, 29.4%), 테이블을 적절치 않게 만들었거나 결과 해석이 잘못된 경우(4, 23.5%), 순위 변수(나이 40대, 50대, 60대 등, 혹은 중학교/고등학교/대학교 등)인데 χ2-test for trend를 하지 않은 경우(2, 11.8%), 표본의 독립을 위배(환자수는 26명, 임플란트 수는 62개)한 경우(3, 17.6%), 2×2 테이블이 아닌 테이블에서 기대빈도수가 5보다 작은데도 χ2-test를 사용한 경우(2, 11.8%), 본페로니 보정을 하지 않은 경우(1, 5.9%)등의 오류가 있었다.
오류가 없었던 경우(68, 39.5%), two-way 또는 three-way ANOVA를 사용하지 않고 one-way ANOVA와 독립표본 t-test 또는 Kruskal-Wallis test를 혼합하여 사용한 경우(17, 9.9%)와 one-way ANOVA를 여러 번 사용한 경우(24, 14.0%), 반복측정 자료를 RM ANOVA를 사용하지 않고 one-way 또는 two-way ANOVA를 사용한 경우 (14, 8.1%), two-way 또는 three-way RM ANOVA를 적용하지 않고 대응표본 t-test와 ANOVA를 혼합하여 사용한 경우(7, 4.1%), two-way 또는 three-way ANOVA를 사용하지 않고 one-way ANOVA와 two-way ANOVA를 혼합하거나 one-way ANOVA와 대응표본 t-test 를 혼합하여 사용한 경우(2, 1.2%), one-way ANOVA 대신 ANCOVA를 사용해야 하는 경우(1, 0.6%), one-way ANOVA 대신 MANOVA를 사용해야 하는 경우(1, 0.6%), 변수가 많아 회귀분석을 해야 하는 경우(1, 0.6%), 주 효과 또는 상호작용에 대한 구체적인 결과표를 제시하지 않았거나 최종 모형에 대한 결과를 제시하지 않은 경우(14, 8.1%), 표본 또는 변수가 독립이 아닌 경우(7, 4.1%), 적절하지 못한 사후분석방법을 적용했거나 다른 분석의 사후분석으로 이용된 경우(7, 4.1%), 유의한 요인에 대하여 다중 비교를 하지 않은 경우(3, 1.7%), 통계용어를 잘못 기술(two-way ANOVA 인데 one-way ANOVA)한 경우(3, 1.7%) 등이 있었다(Table 6).
오류가 없었던 경우(7, 28.0%), RM ANOVA 또는 ANCOVA(사전 사후인 경우)를 사용하지 않고 대응표본 t-test와 독립표본 t-test 또는 ANOVA를 혼합 사용한 경우(7, 28.0%), two-way RM ANOVA를 사용하지 않고 대응표본 t-test를 여러 번 사용한 경우 (2, 8.0%), two-way 또는 three-way ANOVA를 사용하지 않고 대응 표본 t-test와 one-way ANOVA 또는 Kruskal-Wallis test를 혼합하여 사용한 경우(2, 8.0%), 두 시스템의 정밀성을 비교하는 실험에서는 Bland-Altman plot 등을 이용해야 하는데 그렇지 않은 경우(2, 8.0%), 표본 또는 변수간이 독립이 아닌 경우(3, 12.0%), 적절치 못과 결과를 제시하였거나 사용 목적을 알 수 없는 경우(2, 8.0%) 등의 오류가 발견되었다(Table 5).
오류가 없었던 경우(9, 56.3%), two sample kolmogrov-smirnov test 에서 구형성 검정으로 적절치 않게 사용된 경우(1, 6.3%), ANCOVA에서 결과의 수치를 잘못 표기한 경우(1, 6.3%), ANCOVA에서 공변량의 유의성을 제시하지 않은 경우(1, 6.3%), 신뢰도 분석에서 Cronbach's alpha의 결과를 잘못 표기한 경우(1, 6.3%), MANOVA를 사용하지 않았는데 기술한 경우(2, 12.6%), Mixed effect model에서 랜덤 효과와 고정효과에 대한 설명이 되어있지 않은 경우(1, 6.3%) 등이 있었다.
전체적인 통계 방법의 오류는 61.6%였고, 통계방법 별로 오류의 빈도를 살펴보면 독립표본 t-test, paired t-test, χ2-test, Fisher's exact test, kruskal-Wallis test 등에서는 70%가 넘는 오류가 발견되었다.
통계 방법을 사용한 논문에 대하여 사용된 통계 소프트웨어의 빈도를 조사한 결과 SPSS가 60.0%로 가장 많았고 그 다음이 SAS로 11.0%를 사용하였다. 하지만, 어떠한 소프트웨어를 사용 하였는지 표기하지 않은 경우가 28.
후속연구
범주 형인 경우 χ2-test 와 Logistic Regression을 이용하여 분석 절차대로 시행하여 결과를 확인하고, GEE인 경우에는 관련 문헌을 참고 하여 분석해야 할 것이다.
본 연구에서 제시한 가이드라인을 잘 활용하기 위해서는 각 분석법 별로 약간의 통계적 지식이 요구되며, 통계적 지식이 없는 상태라면 결과 해석에도 어려움이 따를 것으로 사료된다. 회귀분석이나 GEE 등은 관련 문헌을 참고하여 분석하기 바라며, 여기서 소개된 통계 가이드라인은 모든 통계기법에 대하여 안내한 것이 아니라 주로 대한치과 보철학회지에서 사용된 통계방법에 대하여 안내했음을 유념하기 바란다.
앞서 언급한 공통적인 오류와 분석법에 대한 오류를 줄여주는 방법으로 통계분석 시 본 연구에서 제시한 통계 가이드라인(부록에 첨부)을 활용할 수 있다. 이에 대한 사용법에 대하여 간략히 설명하고자 한다.
추가로 요인이 너무 많은 경우에는 회귀분석을 하여 결과를 확인하는 것이 해석에 용이하다. 이 외에도 one-way ANOVA와 비모수 검정(Mann-Whiney test, Kruskal Wallis test, Wilcoxon Singed Rank test 등)을 혼합하여 사용 하는 경우에도 마찬가지로 전체적인 검증을 할 수 있는 분석을 시행하여야 한다.
박 등1 의 연구에서는 통계분석 기법을 7가지로 분류 하여 부적절한 통계기법에 대하여 논한 반면, 본 연구에서는 통계분석 기법을 15가지로 분류하고 각 분석법에서 자주 범할 수 있는 오류를 세분화하여 이에 대한 해결책을 제시 하였다. 이로 인해 통계오류를 범하는 근본적인 문제를 해결 할 수 있을 것으로 기대해 본다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
가정 검토를 통해 정규성이 위배됨을 알았을 때 연구자는 일반적으로 어떻게 해야 하는가?
가정이 위배 될 경우 다른 분석법을 선택해야 하거나 변수를 적절히 변환하여 분석을 해야 한다. 일반적으로 정규성이 위배될 경우 평균비교에 관한 분석을 비모수 검정을 하거나 표본 수를 늘려 모수적 방법을 써야 한다. 또는 변수 변환을 통하여 데이터를 정규성을 만족하게 하여 분석하면 된다.
실험 데이터의 분석에서 검정력과 효과크기를 고려한 표본수 산출이 중요한 이유는 무엇인가?
연구대상에 해당하는 어떤 논문에서도 표본 수에 대한 산출 근거가 명시된 논문은 단 한 건도 없었고 대부분의 논문에서는 각 그룹 당 매우 작은 표본으로 분석을 하였다. 적절한 표본 수를 정하는 것은 매우 중요한데, 만약 표본수가 매우 크다면 데이터의 분산이 작아져 작은 변동에도 유의한 결과를 나타내는 경향이 있고, 표본수가 매우 작다면 데이터의 분산이 커져 큰 변동에도 유의하지 않은 결과가 나올 수 있다. 즉, 표본수가 작다면 검정력이 낮아져 올바른 결론을 유도할 수 없다. 따라서 실험 데이터에 대한 분석은 검정력과 효과크기를 고려한 표본수를 산출해야 한다.
본 연구에서 통계기법의 사용빈도 수를 조사하기 위해 통계기법을 어떤 것들로 분류하였는가?
연도별로 사용된 통계 방법을 분류하여 어떤 통계방법이 주로 사용되었는지 알아보았다. 본 연구에서 분류한 통계기법은 χ2-test, Fisher's exact test, Independent t-test, Paired t-test, Analysis of Variance (ANOVA), Repeated-Measures (RM) ANOVA, Mann-Whitney test (or Wilcoxon rank-sum test), Wilcoxon signed-rank test, Kruskal-Wallis test, Pearson correlation analysis, Spearman correlation analysis, Linear regression. Logistic regression, Survival analysis, Others 등으로 분류하였으며 Others에는 위의 14가지 방법 이외에 군집분석, Multivariate analysis of Variance (MANOVA), 요인분석, Analysis of Covariance (ANCOVA), Friedman test, Linear mixed model, two sample Kolmogorov-Smirnov test, Cronbach's alpha등이 이에 속한다. 위의 통계방법 별로 빈도를 조사하였다.
참고문헌 (6)
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HJ Lim. A Review of Statistical Methods in the Korean Journal of Orthodontics and the American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. Korean J Orthod 2004;34:371-9.
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