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잡혀 따로 담기지 않습니다. 아이콘도 담을 차례대로 놓았습니다 — 왼쪽부터 차례로 누르시면 됩니다.
먼저 사건 정의와 시작점을 명확히 설정하십시오.
■ 비교집단 설정
· 한쪽은 서비스 이용 중단을 겪은 사용자를 사건군으로, 다른쪽은 지속 이용자를 대조군으로 잡습니다.
· 사건군은 66건, 전체 표본은 245명으로 설정하고, 사건 발생 시점과 관측 기간을 동일하게 정의합니다.
■ 공변량 및 가설 선택
· 첫 번째 접근은 연령, 이용 요금제, 서비스 만족도를 공변량에 포함하고, “이용 중단은 만족도와 요금제에 차이가 있다”는 가설을 검증합니다.
· 두 번째 접근은 이용 시간(월별 사용량)만을 공변량으로 두고, “이용 시간 감소가 중단 위험을 높인다”는 가설에 집중합니다.
두 모형 중 어느 쪽이 연구 목적에 부합하는지 의견을 구합니다.
자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=229
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SSRA 연구지원팀
2026-10-29 17:39
■ 사건·시작점 정의
사건을 서비스 이용 중단으로, 시작점을 마지막 이용 기록 시점으로 명확히 잡아야 합니다. 관측 기간을 모든 대상에 동일하게 적용하면 Kaplan-Meier 추정이 일관됩니다. 사건 시점과 관측 종료를 CSV에 정확히 기록하세요.
■ 공변량 선택과 가설 설정
첫 번째 접근은 다변량 Cox 모델에 적합하지만, 변수 수가 적은 표본(245명)에서는 과적합 위험이 있습니다. 두 번째 접근은 단일 공변량으로 해석이 간단하지만, 만족도와 요금제 같은 잠재적 혼란 변수를 배제하면 편향된 위험비가 도출될 수 있습니다. 따라서 핵심 변수 두 개(만족도, 이용 시간)를 동시에 포함하는 중간 모델을 고려해 보세요.
다음 단계 제안
선택한 공변량을 바탕으로 Cox 회귀를 실행하고, 비례위험 가정 검토 결과를 보고서에 포함시키면 됩니다. 결과를 시각화한 생존곡선을 추가하면 해석이 더욱 명확해집니다. 다음에는 비례위험 검정 결과를 확인하고 필요 시 시간-변화 효과를 모델에 반영하세요.
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