한눈에 알 수 있는 보건·의학통계학 4판 > 기타

원제 : Medical Statistics at a Glance 4e

보건 · 의학통계학은 data를 model에 적합하는 것이 아니라, model을 data에 적합해야 하는 통계학의 역할이 더 많이 강조되는 이론적이면서도 매우 실용적인 학문이기도 하다.

현재 국내에서는 의학통계학, 간호통계학, 보건통계학 또는 생물통계학 등 상황에 따라 다양한 명칭으로 불리고 있고, 영문 표현 역시 medical statistics, nursing statistics, public health statistics 또는 biostatistics 등과 같은 용어들이 함께 사용되고 있다. 물론 이들은 각각 본연의 고유한 특성이 있긴 하지만, 각 학문이 추구하는 학술적인 최종 목적이 인류의 건강증진에 이바지하는 데 맞춰져 있다는 점을 고려하면, 큰 의미에서 생통계학 biostatistics)이라고 부르는 것이 좋을 것 같다.

보건 · 의학통계학자들의 역할은 연구가 과연 가능한지부터, 연구결과의 객관적인 타당성을 보장하기 위해서는 연구가 어떻게 설계되어야 하는지, 어떻게 시작되어야 하는지, 연구가 과연 신뢰도를 확보 할 수 있고 타당도가 보장되는 방향으로 수행되고는 있는지, 객관적이고 적절한 분석결과를 제시할 수 있는지, 이 분석결과를 논리적으로 표현할 수 있는지, 분석결과의 의미를 제대로 해석할 수 있는지, 누구나 이해할 수 있을 정도로 연구결과를 요약되고 정리된 형태로 제시할 수 있는지 등을 총괄적으로 평가해주면서 연구의 처음부터 끝까지 연구자들과 함께 동행하는 동반자라고 보는 것이 타당하다.

결국 보건 · 의생명과학 연구와 관련된 연구자들 간의 상호교류, 상호존중, 상호이해가 이루어질 때만 완전하고 수준 높은 질을 갖춘 연구가 성공적으로 수행될 수 있을 것이다. 의과학 연구자들이 기본적인 통계적 개념을 알고 있어야 하는 이유, 그리고 의학통계학자들이 의과학 연구자들과의 토론에 적극적으로 참여해야만 하는 이유가 바로 여기에 있다. 이러한 측면에서 볼 때 본 서는 의생명과학 연구자들에게 매우 도움이 될 수 있는 책이다.

책 한 권 내에 어떤 상황에서는 어떤 통계분석을 실시해야 하는지, 또 어떻게 분석을 실시하며, 분석결과는 어떻게 해석하는지 등 실질적으로 필요한 내용들을 충분히 제공하기가 결코 쉽지는 않지만, 그래도 본서는 이러한 관점이 유지되도록 노력하면서 쓰여졌으며, 전반적인 보건 · 의학통계적 방법론에 대해 배우고자 하는 연구자에게는 충분히 첫 번째로 읽어 볼만한 가치가 있는 서적이라고 본다. 또한 본서는 연구계획 및 수행 도중 통계적인 사항과 관련된 문제가 발생했을 때 이에 대한 해결의 실마리를 제공할 수 있는 많지 않은 책 중 하나가 될 수 있을 것이다.

역자 서문

통계학의 분야 중 특별히 의과학 연구에서 얻어지는 자료의 특성에 초점을 맞추어 통계적인 이론을 개발하는 학문이 보건 · 의학통계학이다. 즉 , 보건 · 의학통계학은 의학, 간호학, 보건학, 의생명과학 등과 통계학 간의 학문적 전문성이 적절히 결합된 형태인, 현대적인 학술적 요구의 산물이라 할 수 있다. 통계학적인 측면에서 봐도 이제 보건 · 의학통계학은, 단지 보건학이나 의학에서 얻어지는 자료의 분석에만 초점을 맞춘 응용통계학의 한 분야라고 보기보다는, 통계학 자체의 이론으로 무장하고 의과학 연구방법론을 습득하면서 이로부터 얻어지는 자료의 특성을 이해한 후, 이에 맞는 통계 이론을 개발해야 하는 별도의 종합적인 학문으로 간주되어야 한다. 보건 · 의학통계학은 이미 그 학문적 영역이 통계학 자체의 범주를 넘어서서 보건 · 의학 연구자들과 깊은 유대관계를 형성하고 상호 신뢰를 구축해야 하는 다학제적 학문으로 발전해가고 있고, 현재에도 그 이론은 계속 발전하고 있다. 즉, 보건 · 의학통계학은 data를 model에 적합하는 것이 아니라, model을 data에 적합해야 하는 통계학의 역할이 더 많이 강조되는 이론적이면서도 매우 실용적인 학문이기도 하다. 현재 국내에서는 의학통계학, 간호통계학, 보건통계학 또는 생물통계학 등 상황에 따라 다양한 명칭으로 불리고 있고, 영문 표현 역시 medical statistics, nursing statistics, public health statistics 또는 biostatistics 등과 같은 용어들이 함께 사용되고 있다. 물론 이들은 각각 본연의 고유한 특성이 있긴 하지만, 각 학문이 추구하는 학술적인 최종 목적이 인류의 건강증진에 이바지하는 데 맞춰져 있다는 점을 고려하면, 큰 의미에서 생통계학(biostatistics)이라고 부르는 것이 좋을 것 같다.

특별히 최근 들어 의학 및 의과학 연구의 윤리적인 면이 사회적으로 강조되면서 임상연구에서 의학통계학의 중요성이 부각되고 있다. 물론 의학연구는 약제 및 시술방법들의 안전성 및 유효성을 확인하고 평가하는 과학적인 연구에 해당한다. 하지만 이에 더불어 의학연구는 인간을 대상으로 실시되는 연구이기 때문에 윤리적으로 수행되어야 한다. 의학통계학은 의학연구를 설계하고, 수행하고, 그 결과를 해석하는 데 필수불가결한 도구일 뿐만 아니라, 연구의 윤리와 관련된 학문이기도 하다. 왜냐하면 타당하지 않은 연구 설계 하에서 연구를 진행하는 것은 연구자나 연구대상자 모두에게 시간 및 자원의 낭비일 뿐만 아니라 비윤리적이기도 하기 때문이다. 또한 실제 효과를 보이기에는 부족한 양의 표본 수를 가지고 연구를 수행하거나, 아니면 지나치게 많은 수의 표본을 가지고 연구를 수행하는 것 둘 다 연구대상자의 이익과 권리를 침해하는 결과를 가져오게 되기 때문이다. 이에 더불어 연구결과를 제대로 해석하지 못하고, 그에 따라 해당 결과를 잘못 적용하는 것 또한 비윤리적이다. 따라서 이제는 많은 의학연구자들이 의학통계학의 중요성 및 필요성을 점차 인식해 가고 있는 추세이고, 본인 역시 우리나라에서 의학통계학에 관한 의학연구자들의 관심이 폭발적으로 증가하고 있음을 실제로 느끼고 있다.

의과학 연구에서 보건 · 의학통계학이 차지하는 중요도를 평가하기 전에, 연구수행의 전반적인 과정 중 의학통계학자들의 도움을 필요로 하는 부분이 어느 부분인가를 생각해본다면 보건 · 의학통계학의 역할을 좀 더 쉽게 파악할 수 있을 것이다. 만일 이를 연구초기단계에서 단순히 표본 수를 산정하는 것과 연구종료단계에서 자료를 분석하고 그 결과를 해석하는 정도라고 생각한다면 이는 전체가 아닌 일부분만을 파악한 것이다. 사실 보건 · 의학통계학자들의 역할은 연구가 과연 가능한지부터, 연구결과의 객관적인 타당성을 보장하기 위해서는 연구가 어떻게 설계되어야 하는지, 어떻게 시작되어야 하는지, 연구가 과연 신뢰도를 확보 할 수 있고 타당도가 보장되는 방향으로 수행되고는 있는지, 객관적이고 적절한 분석결과를 제시할 수 있는지, 이 분석결과를 논리적으로 표현할 수 있는지, 분석결과의 의미를 제대로 해석할 수 있는지, 누구나 이해할 수 있을 정도로 연구결과를 요약되고 정리된 형태로 제시할 수 있는지 등을 총괄적으로 평가해주면서 연구의 처음부터 끝까지 연구자들과 함께 동행하는 동반자라고 보는 것이 타당하다.

궁극적으로 연구가 성공적으로 수행되기 위해서는 보건 · 의학 · 의생명과학 연구자들과 의학통계학자 간의 열린 그리고 효율적인 의사소통(an open and effective communication)이 필수불가결한 요소이다. 그러나 이러한 의사소통은 일방 통행이 아니라 양방 통행이어야만 한다: 의학통계학자들은 의과학 연구자들에게 통계적인 개념과 방법론들을 효과적으로 전달해야만 한다. 의과학 연구자들은 해당 연구 주제와 관련된 임상적, 과학적 원리들을 의학통계학자들에게 철저하고 충분하게 전달해 주어야만 한다. 그러면 의학통계학자들은 이 원리들을 어떻게 통계적으로 타당한 가설이나 모형, 그리고 적절한 자료분석 방법들을 사용해 구현할 것인지에 대해 답변해줄 수 있게 될 것이다. 이에 더불어 상호 간의 의사소통은 서로가 이해할 수 있는 용어를 사용해 이루어져야만 한다. 왜냐하면 각자가 자신들의 용어만을 사용한다면 결국 상대방에게는 이해하기 힘든 암호일 뿐이기 때문이다. 결국 보건 · 의생명과학 연구와 관련된 연구자들 간의 상호교류, 상호존중, 상호이해가 이루어질 때만 완전하고 수준 높은 질을 갖춘 연구가 성공적으로 수행될 수 있을 것이다. 의과학 연구자들이 기본적인 통계적 개념을 알고 있어야 하는 이유, 그리고 의학통계학자들이 의과학 연구자들과의 토론에 적극적으로 참여해야만 하는 이유가 바로 여기에 있다. 이러한 측면에서 볼 때 본서는 의생명과학 연구자들에게 매우 도움이 될 수 있는 책이다. 물론 본서는, 제한된 지면의 한계 하에서 가능한 한 많은 내용을 다루려는 목적을 가지고 있기 때문에, 제반 통계적 이론 및 방법론에 대한 내용을 깊이 있게 다룬 서적은 아니다. 따라서 본서의 내용을 이해하는 것만으로 의과학 연구에 필요한 모든 통계적 지식을 충분히 습득하게 될 수 있는 것은 아니다.

책 한 권 내에 어떤 상황에서는 어떤 통계분석을 실시해야 하는지, 또 어떻게 분석을 실시하며, 분석결과는 어떻게 해석하는지 등 실질적으로 필요한 내용들을 충분히 제공하기가 결코 쉽지는 않지만, 그래도 본서는 이러한 관점이 유지되도록 노력하면서 쓰여졌으며, 따라서 전반적인 보건 · 의학통계적 방법론에 대해 배우고자 하는 연구자에게는 충분히 첫 번째로 읽어 볼만한 가치가 있는 서적이라고 본다. 또한 본서는 연구계획 및 수행 도중 통계적인 사항과 관련된 문제가 발생했을 때 이에 대한 해결의 실마리를 제공할 수 있는 많지 않은 책 중 하나이기 때문에, 가까이 두면서 자주 꺼내 볼, 그래서 의과학 연구자들과 의학통계학자들 간의 커뮤니케이션에 윤활유 역할을 할 수 있는, 동반자 같은 서적이 될 만한 가치가 충분히 있다.

At a glance를 ‘한눈에 알 수 있는’이라는 용어로 번역하는 것은 사실 마땅하지 않다. 하나의 학문을 어떻게 책 한권을 통해 가르칠 수 있고, 또 그 내용을 충분히 이해시킬 수 있겠는가? 독자들이 ‘한눈에 살펴보는’ 의학통계학이라는 개념으로 받아들여 주기 바란다.

본 역서를 준비하는 동안 함께 해준 고려대학교 대학원 의학통계학협동과정 학생들과 고려대학교 보건대학원의 환경및국제보건학과, 역학및보건정보학과, 보건정책및병원관리학과, 그리고 보건통계학과 학생들에게 감사의 뜻을 전한다. 특별히 국영문 찾아보기 내용 작성을 도와준 의학통계학협동과정의 송현진, 김지현, 정세화, 정주이, 정한나 석사과정 학생들의 수고가 많았다. 언제나 나를 지지해주고 힘

을 북돋아 준 우리 가족(민정, 성환, 수환, 윤환): 고맙고 사랑한다.

2021년 5월

이준영

- 목차 -

저자 서문 iii

역자 서문 v

PART 1 자료 다루기… …………………………………………………………… 1

Handling data

01 자료의 종류…………………………………………………………………………… 2

02 자료 입력… …………………………………………………………………………… 6

03 오류 검토 및 이상값………………………………………………………… 10

04 그림으로 자료 표현하기… ……………………………………………… 15

05 자료의 기술: ‘평균적인 값’……………………………………………… 19

06 자료의 기술: ‘흩어진 정도’……………………………………………… 23

07 이론적 분포들: 정규분포………………………………………………… 27

08 이론적 분포들: 기타 분포들…………………………………………… 32

09 자료의 변환………………………………………………………………………… 37

PART 2 표본추출과 추정………………………………………………………41

Sampling and estimation

10 표본추출 및 표본추출 분포… ………………………………………… 42

11 신뢰구간……………………………………………………………………………… 47

PART 3 연구 설계… …………………………………………………………………53

Study design

12 연구 설계 I… ……………………………………………………………………… 54

13 연구 설계 II………………………………………………………………………… 59

14 임상시험……………………………………………………………………………… 65

15 코호트 연구………………………………………………………………………… 73

16 사례-대조 연구………………………………………………………………… 80

PART 4 가설검정………………………………………………………………………87

Hypothesis testing

17 가설검정……………………………………………………………………………… 88

18 가설검정에서의 오류… …………………………………………………… 95

PART 5 기초적인 자료분석 방법… ……………………………… 101

Basic techniques for analyzing data

수치형 자료

19 수치형 자료: 단일 집단………………………………………………… 102

20 수치형 자료: 서로 관련이 있는 두 집단…………………… 106

21 수치형 자료: 서로 독립적인 두 집단………………………… 111

22 수치형 자료: 세 집단 이상…………………………………………… 116

범주형 자료

23 범주형 자료: 단일 비율………………………………………………… 121

24 범주형 자료: 두 비율… ………………………………………………… 125

25 범주형 자료: 세 범주 이상…………………………………………… 131

회귀와 상관

26 상관…………………………………………………………………………………… 136

27 선형회귀 이론… ……………………………………………………………… 141

28 선형회귀분석의 실시… ………………………………………………… 146

29 다중 선형회귀… ……………………………………………………………… 152

30 두 범주 결과변수와 로지스틱 회귀…………………………… 160

31 율과 포아송 회귀… ………………………………………………………… 170

32 일반화 선형모형…………………………………………………………… 178

33 통계적 모형의 설명변수들…………………………………………… 183

중요한 고려 사항들

34 편향(비뚤림)과 교란(혼란)… ……………………………………… 192

35 가정 검토… ……………………………………………………………………… 201

36 표본 수 계산… ………………………………………………………………… 206

37 연구결과의 제시…………………………………………………………… 215

PART 6 추가 주제들… ………………………………………………………… 221

Additional chapters

38 진단도구들… …………………………………………………………………… 222

39 일치도 평가……………………………………………………………………… 230

40 근거-기반 의학……………………………………………………………… 239

41 집락 자료(반복측정 자료)의 분석……………………………… 245

42 집락 자료(반복측정 자료)에 대한 회귀방법들… …… 252

43 체계적 고찰 및 메타분석……………………………………………… 259

44 생존분석…………………………………………………………………………… 270

45 베이지안 방법… ……………………………………………………………… 282

46 예후점수 개발… ……………………………………………………………… 288

부록 … ……………………………………………………………………………………………297

A 통계표… …………………………………………………………………………………………… 298

B 표본 수 계산을 위한 알트만의 노모그램 (36장)……………………… 306

C 일반적인 통계 소프트웨어 분석결과… ……………………………………… 307

D 논문 검토목록, 임상시험 흐름도 및 비판적 검토를 위한 틀…… 320

E 용어사전…………………………………………………………………………………………… 334

F 추천 참고서적 및 참고문헌 목록………………………………………………… 350

국문 찾아보기……………………………………………………………………………………… 369

영문 찾아보기……………………………………………………………………………………… 385