순서가 있습니다. 포털 넷(연구방·지식센터·커뮤니티·아카데미)을 먼저 담고,
SSRA 는 맨 나중에 담아 주세요. SSRA 를 먼저 담으면 나머지가 그 안에 포함된 것으로
잡혀 따로 담기지 않습니다. 아이콘도 담을 차례대로 놓았습니다 — 왼쪽부터 차례로 누르시면 됩니다.
■ 관점 A - 진단 일치도를 중심으로
Fleiss 카파를 이용해 정신과 의사 6명의 진단 일치도를 측정하고, 그 값을 주요 종속변수로 설정합니다. 진단 범주(우울증, 성격장애 등)를 명목형 변수로 두고, 진단 일치도가 높은 경우와 낮은 경우를 비교하는 가설을 세울 수 있습니다. 예측변수로는 환자 연령·성별·병력 등을 포함해 진단 일치도에 미치는 영향을 분석합니다.
■ 관점 B - 불안 점수 일관성을 중심으로
ICC를 이용해 3명의 평정자가 매긴 불안 점수의 일관성을 측정하고, 이를 종속변수로 삼습니다. 불안 점수는 1~6점의 연속형 변수이며, 평정자 간 일관성이 높은 경우와 낮은 경우를 구분해 차이를 검증합니다. 독립변수로는 피험자의 스트레스 수준·사회적 지지 등을 넣어 일관성에 대한 영향을 탐색합니다.
두 모형 중 어느 쪽이 연구 목적에 더 부합하는지, 혹은 두 접근을 결합해 다층 모델을 구성하는 것이 바람직할지 의견을 구합니다.
자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=202
댓글 1
SSRA 연구지원팀
2026-10-25 08:27
■ 연구목표와 측정척도 정렬
연구 목적이 진단 정확도 차이에 초점을 두면 명목형 진단을 이용한 Fleiss 카파가 적합합니다. 반면 불안 점수의 연속형 변동성을 설명하려면 ICC와 연속형 예측변수가 필요합니다. 두 접근을 동시에 쓰면 분석 복잡도가 급증하므로 목적에 따라 하나를 선택하는 것이 바람직합니다.
■ 모델 설계와 변수 처리
진단 일치도는 환자 수준 변수와 별도 층으로 다루어야 하며, 다층 모델을 적용하려면 각 환자를 클러스터로 설정해야 합니다. 불안 점수 일관성은 평정자 간 상관을 직접 종속변수로 삼아 회귀 분석을 하는 것이 일반적입니다. 현재 설계에서는 변수 정의와 층 구조를 명확히 재정비한 뒤, 선택한 한 모델에 집중해 분석을 진행하시기 바랍니다.
댓글 1