역학 연구

콕스 비례위험모형 역학연구나 임상시험에서 연구자들이 자주 마주하는 데이터 유형 중 하나는 ‘시간’과 관련된 정보다.즉 어떤 사건이 ‘언제’ 일어났는지를 관찰하는 생존 데이터를 다룰 일이 많다는 뜻이다. 이때 가장 널리 쓰이면서도 강력한 분석 도구가 바로 콕스 비례위험모형(Cox Proportional Hazards Model) 이다. 콕스 모형은 사건이 발생할 위험(즉, 위험도)을 시간에 따라 추정하면서도 기존에 관측된 변수들이 이 위험도에 어떤 영향을 미치는지 평가할 수 있도록 해준다. 특히 특정 시간에 사건이 발생하지 않은 관측값(우측 절단 데이터)을 포함할 수 있다는 점에서단순 회귀분석보다 훨씬 유연하고 현실적이다.시간과의 교차점콕스 모형은 ‘사건 발생까지의 시간(time-to-event)’이 주요..

카테고리 없음 2026. 1. 7. 12:18

역학 누락자료 메커니즘 역학 연구에서 가장 흔하게 마주하는 현실적인 문제 중 하나는 ‘데이터 누락’이다이상적으로는 모든 변수에 대해 완전한 정보를 수집하는 것이 바람직하지만 현장에서는 응답 누락, 측정 오류, 시스템 문제 등으로 인해 불완전한 데이터셋을 다루는 경우가 매우 많다 이때 연구자의 판단을 좌우하는 중요한 기준이 바로 ‘누락 메커니즘(missing data mechanism)’이다 자료가 어떻게, 왜 누락되었는지를 이해해야 적절한 통계적 처리를 할 수 있으며 그에 따라 인과추론의 신뢰도도 달라진다본질 파악모든 누락은 동일하게 취급할 수 없다 같은 변수라도 누락이 발생한 이유에 따라 분석 결과에 미치는 영향은 전혀 달라질 수 있다통계학에서는 누락의 원인을 기준으로 세 가지 메커니즘을 구분한다 바로..

카테고리 없음 2026. 1. 7. 11:15

역학 콜라이더 역학에서 인과관계를 밝히는 작업은 단순한 통계 분석을 넘어선다 우리가 보는 상관관계가 실제 인과인지 아니면 제3의 요인에 의해 왜곡된 결과인지를 구분해야 하기 때문이다 이 과정에서 가장 흔히 알려진 것이 ‘교란 변수(confounder)’지만 그보다 더 교묘하고 알아차리기 힘든 구조가 있다 바로 ‘콜라이더(colliders)’다 콜라이더는 두 변수의 공통된 결과로 작용하는 변수로 잘못 통제할 경우, 오히려 인과관계를 왜곡하는 ‘콜라이더 바이어스’를 유발한다 즉, 교란은 통제해야 하지만 콜라이더는 오히려 통제하지 말아야 한다는 정반대의 원리를 가진 개념이다역학 콜라이더 용어 설명역학 콜라이더 콜라이더는 DAG(Directed Acyclic Graph, 방향성 비순환 그래프)에서 두 개 이상의..

카테고리 없음 2026. 1. 7. 10:11

역학 TMLE 역학 연구에서 점점 더 중요해지는 주제가 있다면 단연 인과추론이다 단순히 두 변수 사이의 연관성을 설명하는 것을 넘어 정책이나 임상 결정에 활용할 수 있는 인과 효과를 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지가 핵심이 되었다 특히 관찰연구가 중심이 되는 보건의료 데이터 환경에서는 전통적인 회귀분석만으로는 한계가 명확해지고 있다 이러한 배경 속에서 주목받고 있는 방법이 바로 TMLE(Targeted Maximum Likelihood Estimation)이다 TMLE는 통계 이론과 머신러닝을 결합한 현대적 인과추론 기법으로이중강건 특성을 가지면서도 목표 추정치에 직접 초점을 맞춘다는 점에서 독보적인 위치를 차지한다인과추론 방향을 다시 묻다기존의 많은 통계 기법은 모델 자체를 잘 맞추는 데 집중해왔다 ..

카테고리 없음 2026. 1. 7. 08:59

역학 이중강건 역학 연구의 핵심 과제 중 하나는 인과관계를 얼마나 정확히 추정할 수 있느냐에 있다 단순한 연관성 분석을 넘어 인과적 해석이 필요한 상황에서는 혼란변수(confounder)의 존재와 통제 방법이 분석 결과의 신뢰도를 좌우한다 특히 관찰연구에서는 무작위배정(randomization)이 어렵기 때문에 통계적으로 강건한 추정 방법이 필수적이다 그 해답 중 하나가 바로 ‘이중강건(Doubly Robust)’ 추정법이다 이중강건 추정은 하나의 모델이 틀려도 다른 하나가 정확하다면 전체 추정 결과는 여전히 신뢰할 수 있다는 독특한 특성을 지닌다 이는 역학뿐만 아니라 경제학, 생물통계, 머신러닝 등 다양한 분야에서 점차 중요성이 커지고 있는 현대적 인과추론 기법이다인과추정 왜 그렇게 어려울까관찰연구에서..

카테고리 없음 2026. 1. 7. 07:03

역학 잔여혼란 역학연구의 궁극적인 목표는 인과관계를 밝히는 것이다 하지만 현실의 데이터는 너무나 복잡하고, 변수들은 서로 얽히고설켜 있다 이때 등장하는 개념이 바로 ‘교란(confounding)’이다 교란 변수는 노출과 결과 모두에 영향을 미쳐 인과관계처럼 보이게 하거나 오히려 그 관계를 숨기는 역할을 한다 그런데 문제는 연구자가 교란을 알고 있다고 해서 모든 혼란이 사라지는 것은 아니라는 점이다 수학적으로 교란 변수를 보정했음에도 여전히 존재하는 보이지 않는 오류, 이를 우리는 ‘잔여혼란(residual confounding)’이라고 부른다 제거하면 끝일까많은 연구자들이 교란(confounding)을 알고 있다 그리고 다양한 방법을 통해 이를 통제하고 제거하려고 한다 하지만 설령 우리가 알려진 교란 ..

카테고리 없음 2026. 1. 7. 04:56

역학 비응답편향 역학조사나 건강설문, 사회조사에서 데이터를 수집할 때 가장 이상적인 상황은 전원이 정직하게 응답해주는 것이다 그러나 현실은 언제나 이상과 다르다 일부 사람들은 조사 자체에 응하지 않거나, 민감한 항목에 대해서는 답변을 거부하거나, 왜곡된 응답을 하기도 한다 이러한 현상을 우리는 ‘비응답(nonresponse)’이라 부르고, 이로 인해 생기는 통계적 왜곡을 ‘비응답편향(nonresponse bias)’이라고 한다 비응답편향은 단순한 결측값의 문제가 아니라 데이터 해석 자체를 왜곡할 수 있는 위험 요소다특히 역학 연구에서는 응답자와 비응답자의 특성이 다를 경우, 질병 유병률이나 위험 요인 추정에서 큰 오차가 발생할 수 있다기본개념과 구분비응답편향은 단순히 ‘데이터가 빠졌다’는 문제가 아니다 ..

카테고리 없음 2026. 1. 7. 03:28

역학 복합표본설계 건강 데이터를 수집하고 해석하는 일은 단순한 숫자 이상의 의미를 가진다 특히 국민 전체를 대표하는 건강 상태나 질병 유병률을 파악할 때는 표본의 구성부터 통계분석 방법까지 매우 정교해야 한다 이때 사용되는 것이 바로 ‘복합표본설계(Complex Sample Design)’이다 복합표본설계는 단순 무작위 추출로는 담아낼 수 없는 다양한 인구 집단의 특성과현실적인 조사 여건을 반영하여 만들어진 표본 조사 방식이다 특히 국민건강영양조사(KNHANES), 사회조사, 지역 보건조사 등에서 광범위하게 사용되며 분석 시에도 그 구조를 반드시 고려해야 한다단순 무작위 추출만으로는 부족한 이유표본조사는 전체 집단의 특성을 대표하는 소수를 뽑아 시간과 비용을 줄이면서 정확한 추정을 하기 위한 방법이다 하..

카테고리 없음 2026. 1. 7. 02:19