임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수$R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.
임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.
In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as t...
In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as the basic assumption of regression analysis. The multiple regression model is expressed as the coefficient of determination, $R^2$ and the influence of independent variables on result as a regression coefficient, ${\beta}$. Multiple regression analysis can be divided into multiple linear regression analysis, multiple logistic regression analysis, and Cox regression analysis according to the type of dependent variables (continuous variable, categorical variable (binary logit), and state variable, respectively), and the influence of variables on the result is evaluated by regression coefficient${\beta}$, odds ratio, and hazard ratio, respectively. The knowledge of multivariate analysis enables clinicians to analyze the result accurately and to design the further research efficiently.
In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as the basic assumption of regression analysis. The multiple regression model is expressed as the coefficient of determination, $R^2$ and the influence of independent variables on result as a regression coefficient, ${\beta}$. Multiple regression analysis can be divided into multiple linear regression analysis, multiple logistic regression analysis, and Cox regression analysis according to the type of dependent variables (continuous variable, categorical variable (binary logit), and state variable, respectively), and the influence of variables on the result is evaluated by regression coefficient${\beta}$, odds ratio, and hazard ratio, respectively. The knowledge of multivariate analysis enables clinicians to analyze the result accurately and to design the further research efficiently.
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문제 정의
이러한 분석 방법에는 다중 회귀 분석(multiple regression analysis)과 다변량 분산 분석(multivariate analysis of variance)이 있는데, 다변량 분산 분석은 결과 해석이 용이하지 않아 많이 쓰이지 않는 분석 방법이다. 따라서, 여기서는 임상 의학 연구의 대표적 다변량 분석 방법인 다중 회귀 분석에 대해, 임상의가 직접 분석을 수행하는 과정의 실제적 측면을 고려하여 살펴보기로 한다.
앞서 설명한 다중 회귀 분석이 실제 통계 프로그램을 통해 어떻게 이용될 수 있는지 실제 사례를 통해 살펴보기로 한다. 저자들은 회전근 개 파열의 관절경적 복원술 후 삶의 질에 미치는 인자를 조사하고자 하였다.
앞서 설명한 다중 회귀 분석이 실제 통계 프로그램을 통해 어떻게 이용될 수 있는지 실제 사례를 통해 살펴보기로 한다. 저자들은 회전근 개 파열의 관절경적 복원술 후 삶의 질에 미치는 인자를 조사하고자 하였다.5) 이 때 수술 후 삶의 질이 결과에 해당하는 종속 변수이고 이에 영향을 미치는 인자들이 독립 변수들이 될 것이다.
가설 설정
저자들은 회전근 개 파열의 관절경적 복원술 후 삶의 질에 미치는 인자를 조사하고자 하였다.5) 이 때 수술 후 삶의 질이 결과에 해당하는 종속 변수이고 이에 영향을 미치는 인자들이 독립 변수들이 될 것이다. 임상경험 및 문헌 고찰을 통해 회전근 개 복원술의 기능적 결과와 관련이 있을 수 있는 가능한 모든 인자들, 즉 나이, 성별, 증상 기간, 우세수 여부, 외상 여부, 당뇨, 혈압, 스포츠 활동 정도, 일의 강도, 술 전 견관절 강직, 술전 통증 정도, 파열의 크기, 각 회전근 개 근육의 지방 변성 정도, 수술 방법, 재파열 여부에 대한 데이터를 수집하였고, 술 후 최소 1년 후 대표적 삶의 질 평가 방법인 SF-36 평가 설문을 통해 얻은 데이터와 함께 분석을 수행하였다.
제안 방법
7). 이 예제에서는 세 가지 모형이 생성되었으며(Fig. 8), 진입된 변수는 모형 1의 경우 DM 여부, 모형 2의 경우 DM 여부 및 성별, 그리고 모형 3의 경우는 DM 여부, 성별 및 나이 변수가 진입되었다.(나이 변수는 분석의 편의를 위해 <55세, 55~60세, 60~65세, >65세의 4단계로 분류되었다.
이후 하단 좌측의“통계량”을 클릭하면 다시 새로운 작업창이 생성되고(Fig. 6), 여기서 좌측의 회귀계수“추정값”과“신뢰 구간”그리고 우측의“모형 적합”과“공선성 진단”을 클릭하여 다중 회귀 분석을 시행 하였다.
5) 이 때 수술 후 삶의 질이 결과에 해당하는 종속 변수이고 이에 영향을 미치는 인자들이 독립 변수들이 될 것이다. 임상경험 및 문헌 고찰을 통해 회전근 개 복원술의 기능적 결과와 관련이 있을 수 있는 가능한 모든 인자들, 즉 나이, 성별, 증상 기간, 우세수 여부, 외상 여부, 당뇨, 혈압, 스포츠 활동 정도, 일의 강도, 술 전 견관절 강직, 술전 통증 정도, 파열의 크기, 각 회전근 개 근육의 지방 변성 정도, 수술 방법, 재파열 여부에 대한 데이터를 수집하였고, 술 후 최소 1년 후 대표적 삶의 질 평가 방법인 SF-36 평가 설문을 통해 얻은 데이터와 함께 분석을 수행하였다. 먼저 각각의 인자와 결과 사이에서 t-test, ANOVA test 및 chi-square test 등 단변량 분석(univariate analysis)을 시행하여 유의한 결과가 나온 인자들을 선별하였다.
데이터처리
여기서는 나이, 성별, 당뇨, 스포츠 활동 정도, 술 전 통증 정도, 극하근과 견갑하근의 지방 변성, 그리고 재파열 여부가 삶의 질에 유의하게 영향을 미치는 인자였다. 다음 단계로, 이들 인자들 중 어떤 인자가 독립적으로 수술 후 삶의 질에 영향을 주는 인자이고 또 그들의 영향력은 어느 정도인지를 평가하였고, 이 때 사용한 통계적 방법이 다중 회귀 분석이다. 통계 프로그램으로 SPSS 15.
임상경험 및 문헌 고찰을 통해 회전근 개 복원술의 기능적 결과와 관련이 있을 수 있는 가능한 모든 인자들, 즉 나이, 성별, 증상 기간, 우세수 여부, 외상 여부, 당뇨, 혈압, 스포츠 활동 정도, 일의 강도, 술 전 견관절 강직, 술전 통증 정도, 파열의 크기, 각 회전근 개 근육의 지방 변성 정도, 수술 방법, 재파열 여부에 대한 데이터를 수집하였고, 술 후 최소 1년 후 대표적 삶의 질 평가 방법인 SF-36 평가 설문을 통해 얻은 데이터와 함께 분석을 수행하였다. 먼저 각각의 인자와 결과 사이에서 t-test, ANOVA test 및 chi-square test 등 단변량 분석(univariate analysis)을 시행하여 유의한 결과가 나온 인자들을 선별하였다. 여기서는 나이, 성별, 당뇨, 스포츠 활동 정도, 술 전 통증 정도, 극하근과 견갑하근의 지방 변성, 그리고 재파열 여부가 삶의 질에 유의하게 영향을 미치는 인자였다.
주의할 것은, 이러한 모형의 설명력이 높다고 모형의 유의성이 높은 것은 아니다. 모형의 유의성 검정은 F-test로 하게 된다.
여기서, 오차항이란 종속 변수에 영향을 미치지만 회귀 모형에 포함되지 않은 모든 독립 변수들이 종속 변수에 미치는 영향의 합이라고 할 수 있는데, 회귀 분석의 기본 가정에서 보이듯 이러한 오차항이 회귀 모형을 결정하고 분석하는 데 영향을 미침을 알 수 있다. 오차항에 대한 기본 가정의 검정은, 오차항들의 히스토그램 및 정규 확률도를 그려서 정규 분포 여부를 확인하고, 산포도를 그려서 독립 변수의 값들과 무관하게 오차 정도가 균일함(0을 중심으로 직사각형의 분포)을 확인하며, Durbin-Watson의 d통계치를 통해 오차항간의 자기 상관성을 확인할 수 있다. 중요한 독립 변수가 회귀식에서 빠진 경우나(이 경우 오차와 독립 변수 간의 상관 계수가 높아지게 된다.
성능/효과
Table 2는 회전근 개 복원술 후 유합 실패(이분형 변수)에 영향을 미치는 인자에 대한 다중 로지스틱 회귀 분석 결과표로, 모형에 진입한 변수와 제거된 변수를 모두 제시하였다.4) 이 경우, 각 변수 서로의 영향을 보정한 상태에서 회전근 개 퇴축이 1 cm 증가할수록 유합 실패 확률이 1.98배 증가하고, 극하근의 지방 변성이 심할수록(Goutallier 등급 0 혹은 1에 비해 등급 3 혹은 4) 유합 실패 확률이 8.13배 증가하였으며, 골질이 좋을수록(T score 1단위 증가) 유합 실패 확률이 0.53배로 감소했고, 기타 다른 요인은 유합 실패와 무관하였다고 해석할 수 있다. Table 3의 경우는 대장암으로 대장 절제술을 시행한 환자에서 국소 재발(사건의 발생율)에 영향을 미치는 인자에 대한 콕스 회귀 분석 표이다.
11). 유의 확률 결과로부터 모든 변수가 유의미하다는 것을알 수 있고, 다른 변수의 영향을 배제한 상태에서, 당뇨가 있으면 수술 후 삶의 질이 5.048배 감소하고, 여성이 남성에 비해 수술 후 삶의 질이 2.865배 감소하며, 나이가 한 단계 증가할수록 삶의 질이 1.151배 감소했다고 분석할 수 있다.
여기서 인과 관계가 성립되기 위해서는 다음의 세가지 조건이 충족되어야 할 것이다. 첫째, 원인은 결과보다 시간적으로 앞서야 하고, 둘째, 원인과 결과는 공동으로 변화해야 하며, 셋째, 결과는 원인 변수에 의해서만 설명되어져야 하고, 다른 변수에 의한 설명 가능성은 배제되어야 한다. 즉, 다른 변수의 영향이 모두 제거되어도 추정된 원인과 결과의 관계가 유지되어야 한다.
후속연구
다중 공선성의 발생을 방지하기 위하여 미리 변수들간의 상관 계수를 파악하여 상관 관계가 높은 변수들 중 하나 혹은 일부를 회귀 분석 모형에서 제거하거나, 단계적 회귀 분석 방법을 이용하여 상관 관계가 높은 변수들 중 가장 설명력이 있는 독립 변수만을 모형에 포함시킬 수 있다. 또는, 상관성이 높은 변수들을 서로 합하거나 평균값을 구하여 새로운 변수를 만들거나, 좀 더 많은 데이터를 수집하여 재분석해 볼 수 있을 것이다. 이러한 방법들이 모두 용이하지 않은 경우에는 능형 회귀(ridge regression), 주 성분 회귀(principle component regression), 잠복근 회귀(latent root regression) 등을 사용하여 회귀 모형을 적합할 수도 있다.
임상의로서 연구를 수행하는 과정은 대체로 임상 경험을 바탕으로 아이디어를 얻어 연구의 계획을 세우고 이를 수행한 뒤 결과를 통계 분석하여 논문화하는 일련의 과정이라고 볼 수 있다. 이 과정에서 통계 분석의 과정은 수집된 자료로부터 합리적인 결론에 도달하는 의사 결정 과정이라고 할 수 있는데, 적절한 통계 방법의 선택과 이의 사용 및 해석 능력은 연구 결과의 정확한 분석을 가능하게 해 줄 뿐만 아니라, 연구의 계획, 대상 선정(표본 추출), 연구 수행, 데이터 입력, 데이터 분석, 결과 작성 및 해석에 이르는 연구의 전 단계에서 불필요한 시행 착오 및 오류, 데이터 손실을 줄여주어 보다 효율적이고 가치 있는 연구가 되도록 할 수 있다. 따라서, 연구를 수행하고자 하는 임상의로서 의학 통계에 대한 기본 소양은 필수적이라고 할 수 있다.
따라서, 다양한 변수를 분석하고 변수들간의 인과 관계를 규명하여 결과를 예측하거나 설명하기 위한 다변량 분석, 특히 다중 회귀 분석에 대한 이해와 사용 및 이의 해석 능력은 의학 연구를 계획하고 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 필수적인 소양이라고 할수 있다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해를 통해 적절한 연구 계획의 수립 및 통계 방법의 선택과 정확한 연구 결과의 분석이 가능하고, 나아가 보다 효율적이고 가치 있는 연구가 되도록 할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
임상의로서 연구를 수행하는 과정 중 통계 분석 과정이 꼭 필요한 이유는 무엇인가?
임상의로서 연구를 수행하는 과정은 대체로 임상 경험을 바탕으로 아이디어를 얻어 연구의 계획을 세우고 이를 수행한 뒤 결과를 통계 분석하여 논문화하는 일련의 과정이라고 볼 수 있다. 이 과정에서 통계 분석의 과정은 수집된 자료로부터 합리적인 결론에 도달하는 의사 결정 과정이라고 할 수 있는데, 적절한 통계 방법의 선택과 이의 사용 및 해석 능력은 연구 결과의 정확한 분석을 가능하게 해 줄 뿐만 아니라, 연구의 계획, 대상 선정(표본 추출), 연구 수행, 데이터 입력, 데이터 분석, 결과 작성 및 해석에 이르는 연구의 전 단계에서 불필요한 시행 착오 및 오류, 데이터 손실을 줄여주어 보다 효율적이고 가치 있는 연구가 되도록 할 수 있다. 따라서, 연구를 수행하고자 하는 임상의로서 의학 통계에 대한 기본 소양은 필수적이라고 할 수 있다.
임상의로서 연구를 수행하는 과정이란 무엇인가?
임상의로서 연구를 수행하는 과정은 대체로 임상 경험을 바탕으로 아이디어를 얻어 연구의 계획을 세우고 이를 수행한 뒤 결과를 통계 분석하여 논문화하는 일련의 과정이라고 볼 수 있다. 이 과정에서 통계 분석의 과정은 수집된 자료로부터 합리적인 결론에 도달하는 의사 결정 과정이라고 할 수 있는데, 적절한 통계 방법의 선택과 이의 사용 및 해석 능력은 연구 결과의 정확한 분석을 가능하게 해 줄 뿐만 아니라, 연구의 계획, 대상 선정(표본 추출), 연구 수행, 데이터 입력, 데이터 분석, 결과 작성 및 해석에 이르는 연구의 전 단계에서 불필요한 시행 착오 및 오류, 데이터 손실을 줄여주어 보다 효율적이고 가치 있는 연구가 되도록 할 수 있다.
회귀 분석은 어떻게 구분되는가?
회귀 분석은 독립 변수의 갯수에 따라 단순 선형 회귀 분석과 다중 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 즉 독립 변수가 하나인 경우를 단순 선형 회귀 분석이라고 하며, Y=α+βX+ε(X=독립 변수, Y=종속 변수, α=절편, β=회귀 계수, ε=오차)인 모형으로 표현할 수 있다.
참고문헌 (7)
Song KI, Choi JS. The analysis of clinical data using SPSS 15. 1st ed. Seoul: Hannarae academy; 2009. 78-257.
Ahn JE, Yoo GY. Statistical analysis of medical health science. 2nd ed. Seoul: Hannarae academy; 2010. 401-605.
Amit Choudhury. Multiple Regression Analysis Page [Inter-net]. Guwahati (India):University of Gauhati, Department of Statistics; 2009 Jun 18[updated 2013 Jul 02]. Available from: http://explorable.com/multiple- regression-analysis/.
Chung SW, Oh JH, Gong HS, Kim JY, Kim SH. Factors affecting rotator cuff healing after arthroscopic repair: osteoporosis as one of the independent risk factors. Am J Sports Med. 2011;39:2099-107.
Chung SW, Park JS, Kim SH, Shin SH, Oh JH. Quality of life after arthroscopic rotator cuff repair: evaluation using SF-36 and an analysis of affecting clinical factors. Am J Sports Med. 2012;40:631-9.
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