남성 환자의 중앙생존시간은 270일, 여성은 426일로 차이가 뚜렷합니다. 로그랭크 검정에서 p값이 .001로 유의하므로 성별이 생존에 영향을 미친다고 볼 수 있습니다. 다만 사건 변수를 2로 지정해야 정확히 사건을 포착한다는 점을 놓치면 결과가 크게 달라집니다. 첫 번째로, 치료 방식(수술·화학요법·방사선)의 상호작용을 검토하면 성별 효과가 조절될 가능성이 있습니다. 두 번째로, 연령을 연속형 변수로 넣어 Cox 모델에 포함시키면 연령과 성별의 독립적·교호 효과를 파악할 수 있습니다. 세 번째로, 흡연 이력(흡연 여부·흡연량)을 추가하면 위험 요인 구조를 더 정교하게 모델링할 수 있습니다. 이러한 변수들을 포함한 다변량 Cox 회귀분석을 수행하면 성별 차이의 매개·조절 메커니즘을 구체화할 수 있습니다. 제안된 변수들을 토대로 가설을 설정해 보면, 예를 들어 “수술을 받은 환자에서는 성별에 따른 생존 차이가 감소한다” 혹은 “고령 남성 환자에서 흡연량이 높을수록 생존율이 크게 낮아진다”와 같은 구체적 가설을 검증할 수 있습니다. 향후 연구 설계에 참고하시기 바랍니다. 여러분의 의견은 어떠신가요? 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=205