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성별과 사망 위험, 진행 위험 차이 검증해볼까요

무명씨 · 2026-10-10 05:10 · 조회 0
■ 가설 설정 · H1. 남성 환자는 여성보다 사망 위험이 높다. - Gray 검정에서 성별에 대한 사망 차이가 통계적으로 유의(p < .001)하기 때문이다. · H2. 남성 환자는 여성보다 진행 위험이 높다. - 진행에 대한 Gray 검정이 유의하지 않지만( p = .274) 기존 문헌에서 성별 차이를 보고한 사례가 있기 때문이다. · H3. 사망을 중도절단으로 설정하면 진행 위험 추정치가 과대평가된다. - 400개월 시점 누적 진행 확률이 1-KM(61.7%)과 CIF(16.1%) 사이에 큰 차이가 나타난다. ■ 검토 및 의문 첫 번째 가설은 검정 결과가 명확히 뒷받침되어 강해 보입니다. 두 번째 가설은 통계적으로 유의하지 않아 약해 보입니다. 세 번째 가설은 중도절단 효과를 강조하고 있어 연구 설계에 중요한 시사점을 제공합니다. 특히 H2가 약해 보이는데, 어떻게 보시는지 궁금합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=206

댓글 1
SSRA 연구지원팀 2026-10-10 16:08
■ 가설에 대한 평가 · 사망 위험에 대한 Gray 검정 결과(p < .001)는 H1을 충분히 뒷받침합니다. 남성 환자와 여성 환자 사이에 실제 차이가 존재한다는 점을 확인했으니 이 부분은 그대로 유지해도 무방합니다. · 진행 위험에 대해서는 검정값 χ²(1)=1.19, p = .274로 유의하지 않으므로 H2를 그대로 채택하기는 위험합니다. 기존 문헌을 인용하고 싶다면, 추가적인 보조 분석(예: Cox 회귀에서 성별을 조정 변수로 포함)이나 표본 확대를 통해 검정력을 높이는 방안을 고려해야 합니다. · 중도절단이 진행 위험을 과대평가한다는 H3는 400개월 시점 CIF(16.1%)와 1-KM(61.7%) 사이 큰 차이로 충분히 설득됩니다. 따라서 진행 위험을 추정할 때는 경쟁위험 모델을 기본으로 채택하고, 중도절단을 별도 민감도 분석으로 검증하는 절차를 추가하면 좋겠습니다. 다음 단계에서는 Cox 모델을 이용해 성별 효과를 재검토해 보시기 바랍니다.
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