· Fine-Gray 모형을 적용할 때 가장 먼저 확인해야 할 부분은 경쟁위험인 정년퇴직을 정확히 정의하고, 관측 시점에서의 상태가 “위험에 노출된” 것으로 기록되었는지 여부입니다. 이벤트와 경쟁위험이 동시에 발생하거나 누락된 경우 CIF 추정이 왜곡될 수 있습니다. 따라서 데이터 정제 단계에서 정년퇴직 시점을 명확히 코딩하고, 누락값이 있다면 다중대체 등으로 보완해야 합니다. · Cox 회귀를 선택한다면, 정년퇴직이 실제로 발생했을 때 위험비가 과대평가될 위험을 완화하기 위해 사후 분석으로 검증곡선을 검토하는 것이 좋습니다. 특히 누적 발생 함수와 비교하여 추정된 생존곡선이 얼마나 차이가 나는지 시각화하면 편향 정도를 가늠할 수 있습니다. 이를 통해 Cox 모델이 연구 목표에 충분히 부합하는지 판단할 수 있습니다. · 현재 연구 목표가 이직 원인 분석에 초점을 두고 정책적 함의를 명확히 제시하는 것이라면, 경쟁위험을 포함한 Fine-Gray 모형을 최종 모델로 채택하고, 앞서 언급한 정년퇴직 코딩 검증을 완료한 뒤 분석을 진행하시기 바랍니다.