샘플 수의 계산 - 통계의 첫 단추

머리말


『한눈에 쏙쏙-의학통계 배우기』에 많은 관심과 성원을 보내 주신 독자분께 감사를 드립니다.
이미 좋은 통계 책이 많이 나와 있으므로 필자는 연구 디자인에 따라 어떤 통계법을 써야 하고, 통계 방법들이 서로 어떤 관계
에 있는지에 대해 주로 써 왔습니다. 그리고 출간된 책에서 ‘샘플 수의 계산(sample size calculation)’에 관한 내용도 약간
다루었습니다.
샘플 수를 계산하는 것은 연구의 시작 단계에 시행해야 하는 것이기는 하나, 어떤 통계 방법을
쓸 것인지 정하기 전에는 선택할 수 없는 부분입니다. 따라서 『한눈에 쏙쏙-의학통계 배우기』를 이미 읽고 여러 통계 기법에
대한 기본적인 개념이 어느 정도 있는 분들만 이 책을 보시기 바랍니다.
이 책은 기본 개념과 함께 실제 프로그램을 사용하는 법을 자세히 다루었습니다. 기본 개념을
알아야 프로그램을 쓸 수 있고 또 프로그램을 쓰다 보면 기본 개념이 더 명확해지곤 하기 때문입니다. 또한 시중에 많은 통계 책
이 있지만 샘플 수 계산을 주제로 한 책은 거의 보지 못했으며, 인터넷에도 그다지 자료가 많지 않기 때문에 실제 프로그램 이용
법을 자세히 다루어야 할 필요성을 느꼈습니다.
『통계의 첫 단추-샘플 수의 계산』에서는 무료 프로그램 중 메뉴 방식의 프로그램들만 다루었습니다. 또 각 프로그램들을 서로
비교하며 특성을 익히고, 의학통계에 관해 비교적 읽을 만한 책이 없는 현 상황에서 가능한 여러 홈페이지를 독자들에게 소개했
습니다.
그리고 「NEJM」을 자주 찾아보면서 실제 사용한 예를 소개하고자 하였습니다. 「NEJM」에는 비교적 실험적 연구가 많아서
regression 등은 빈도가 적었으므로 「JAMA」의 예도 찾아서 싣고자 노력하였습니다. 이 책을 쓰면서 가급적 모든 예의 사례를
검색해 보려 했는데 찾지 못한 예도 있었습니다.
이 책을 쓰는 동안 이미 많은 사람들이 앞서서 수고해 연구한 것을 공부하는 즐거움을 느꼈습니
다. 또한 한국어 자료가 상대적으로 매우 빈약하다는 사실도 발견하게 되었습니다. 그렇기에 이렇게 책으로 소개할 수 있게 된
것에 더욱 감사한 마음이 들었습니다.
밤낮으로 아픈 이들과 함께하며 수고하는 의사들과 간호사 그리고 동료들, 특히 전공의들에게
조금이나마 도움이 되기를 바라는 마음을 담았습니다.
또한 이 책이 의학과 여러 학문 발전을 위해 연구하는 교수들과 연구원들 모두에게 조금이나마
도움이 되기를 바랍니다. 그러다 보니 잘못된 내용이나 오탈자는 없는지 무척이나 조심스럽습니다.
혹시라도 틀린 내용이 있다면 언제든지 지적해 주시기 바랍니다.



일러두기

이 책은 가급적 『한눈에 쏙쏙-의학통계 배우기』를 미리 읽거나 혹은 다른 책을 읽은 후 어느 정도 통계의 개념을 가지고 용어
에도 조금 익숙해진 뒤에 읽는 것이 좋습니다.
그리고 당장 논문을 쓰면서 어떻게 통계를 계산해야 하는지 알기 위해서 이 책을 읽는 분에게는
별로 도움이 되지 못할 것입니다. 말 그대로 ‘샘플 수를 계산하는 것’은 연구 시작 단계에 정해야 하는 것이기 때문입니다. 그
렇기 때문에 어쩌면 연구를 하고자 하는 모든 사람이 필수적으로 알고 있
어야 하는 내용이기도 합니다.이 책에서 모든 분야를 다룰 수는 없었습니다. 필자의 지식이 미치지 못함이 가장 큰 이유이고,
또 다른 이유는 그럴 필요가 충분하지 않았기 때문이기도 합니다. 앞서 행해진 연구들을 보면 모든 통계법을 다 이용한 것이 아
니라 기본적인 통계법만 가지고도 좋은 연구를 많이 하였습니다. 그 몇 가지 도구를 잘 사용하는 것이 더 실제적인 방법일 수도
있습니다.
비열등성, 동등성 연구에서 샘플 수 계산은 아주 제한적으로만 넣었고 흔히 하는 실수에 대한
내용은 언급하였습니다. 또한 메타분석을 소개하기에는 필자의 공부가 아직 부족합니다. 아마도 앞으로 좀 더 공부하고 좀 더 필
요성을 느끼게 되면 이 책의 개정판이나 혹은 다른 책을 통해서 소개하게 될지도 모르겠습니다.
여기에 소개하는 모든 프로그램을 다 이용하실 필요는 물론 없습니다. 익숙한 한두 가지를 잘
사용하는 것이 훨씬 좋습니다. 그렇지만 각 프로그램의 장단점이 있고 가능한 것과 불가능한 것이 있으므로, 막힐 때는 다시 이
책을 참고로 해서 다른 프로그램을 사용해 보는 것도 좋겠습니다. 개선이 필요한 부분이나, 혹은 질문할 내용은 메일이 아닌 카
페에 해 주시기 바랍니다. 여러 사람들이 보고 공감하고 공유하기 위함입니다. 실제 사용해 보고 더 좋은 방법이나 프로그램이
있다면 꼭 카페에도 올려 주시기 바랍니다.
가능한 설치가 필요 없는 웹 프로그램들을 소개하였으며, 이들이 또한 단순하면서도 유용하다
는 것을 독자 분들도 알게 될 것입니다. 그리고 꼭 설치할 만한 세 개의 프로그램의 사용법에 대해서는 본문에 소개하였고 프로
그램을 설치하는 법은 책 뒷부분에 한 장을 마련해서 소개했습니다.
미리 프로그램을 설치할 필요 없이 책을 읽어 가면서 필요할 때 설치하면 되겠습니다.






Chapter 01 t-test를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 선행연구 또는 pilot study · ············································
················· 002
2. 웹 사이트에서 계산하기 ···············································
················· 004
3. Piface 프로그램에서 계산하기 ············································
·············· 009
4. G*Power 프로그램에서 계산하기 ···········································
············ 0 1 1
5. 추적소실 계산 ···················································
······················ 013


Chapter 02 t-test를 이용한 연구에서 사후 Power 계산
1. Piface 프로그램에서 계산하기 ············································
·············· 014
2. G*Power 프로그램에서 계산하기 ···········································
············ 016
3. 웹 사이트에서 계산하기 ···············································
················· 017


Chapter 03 Paired t-test를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 선행연구 또는 pilot study · ············································
················· 018
2. G*Power 프로그램에서 계산하기 ···········································
············ 018
3. 그외 다양한 프로그램 ················································
·················· 022


Chapter 04 t-test와 Paired t-test의 비모수 검정
1. G*Power 프로그램에서 계산하기 ···········································
············ 024
2. 웹 사이트에서 계산하기 ···············································
················· 025


Chapter 05 카이제곱 검정을 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 웹 사이트에서 계산하기 ···············································
················· 027
2. Piface 프로그램에서 계산하기 ············································
·············· 031
3. R×C 카이제곱 검정 · ···············································
··················· 032
4. 카이제곱 적합도 검정 ················································
·················· 033


Chapter 06 Mantel-Haenszel test를 이용한 연구에서 샘플 수 계산


Chapter 07 McNemar test를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. McNemar test 이해하기 ···············································
················ 043
2. 웹 사이트와 G*Power에서 계산하기 ··········································
·········· 045
3. McNemar test의 사후 Power 계산하기 · ·······································
········· 053


Chapter 08 ANOVA를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. ANOVA의 이해와 분산분석표 만들기 ··········································
········· 054
2. 분산분석표로 계산하기 ···············································
················· 058


Chapter 09 RM ANOVA를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. Repeated measures ANOVA의 이해 ···········································
········ 064
2. 샘플 수 계산하기 · ················································
····················· 071


Chapter 10 다중 회귀분석을 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 단순상관분석 ····················································
······················ 075
2. 웹 사이트에서 계산하기 ···············································
················· 076
3. 독립변수와 종속변수가 연속변수인 회귀분석 ·····································
······ 079
4. 더미변수가 독립변수인 회귀분석 · ·········································
············· 083
5. 두 회귀식의 차이 연구 ···············································
·················· 087
6. 두 회귀직선을 비교하는 연구에서 계산하기 ······································
······· 090


Chapter 11 Logistic regression을 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. G*Power 프로그램에서 계산하기 ···········································
············ 094
2. 웹 사이트에서 계산하기 ···············································
················· 096
3. 카이제곱과 logistic regression 비교와 샘플 수 계산 ·································
···· 097
4. 한 가지 대안 · ··················································
······················· 100


Chapter 12 생존분석을 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 웹 사이트에서 계산하기 ···············································
················· 102
2. PS 프로그램에서 계산하기 ··············································
··············· 104


Chapter 13 ROC 커브를 이용한 연구에서 샘플 수 계산


Chapter 14 Poisson distribution을 이용한 연구에서 샘플 수 계산


Chapter 15 Effect size란 무엇인가?
1. Altman’s nomogram ·················································
·················· 118
2. Lehr’s formula ··················································
······················· 120


Chapter 16 비열등성 연구, 동등성 연구
Q&A 1 동등성 연구는 유의한 차이가 없다는 것을 보여 주는 것일까요? ···················· 121
Q&A 2 임상적으로 의미 있는 차이는 누가 어떤 기준으로 정할까요? ······················· 122
Q&A 3 우월성 연구에 통계적 의미가 없다면 비열등성 검사를 하면 되지 않나요? ·········· 123


Chapter 17 Retrospective power analysis가 필요한가?
1. P＜0.05이면 Power＞0.8인가? · ···········································
············ 126


Chapter 18 프로그램 설치 · ··············································
······························· 136
1. G*Power 프로그램 · ················································
··················· 137
2. Piface 프로그램 · ·················································
····················· 138
3. PS 프로그램 ····················································
······················ 141


예제 1 카이제곱 검정(Logistic regression) · ·····································
···· 142

예제 2 카이제곱 검정(3군 비교+생존분석) ········································
········· 146

예제 3 카이제곱 검정(3군 비교) ············································
················ 149

예제 4 t - test (1) ··················································
······················ 152

예제 5 t - test (2) · ················································
······················· 154

예제 6 생존분석 Log rank test ·············································
··········· 156

예제 7 생존분석 · ··················································
························ 158