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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
표 6-4는 위의 모형을 두 가지 방법으로 평가한 결과로 두 방법 모두 연구의 출판년도에
따라 진단 교차비가 다르다는 증거를 찾을 수 없다는 결론을 얻을 수 있다.
6.9 편견 (bias)에 대한 검토
메타분석에서 왜곡되지 않는 결과를 얻기 위해서는 가능한 보고된 모든 연구결과를
확인하는 작업이 필수적이다. 흔히 통계적으로 유의한 결과를 보이는 논문이 의학 잡지에
자주 투고되고 또한 발표되는 속도도 빠른 것이 일반적이다. 출판되지 않은 연구와 출판된
연구간 결과에 차이가 있는 경우 이를 무시하고 메타분석을 시행하면 당연히 유의한
결과를 예상할 수 있는데 이를 출판편견 (publication bias)이라고 한다, 이러한 편견은
검색편견 (retrieval bias, 출판되지 않은 연구결과를 수집하려고 하였지만 미처 이를
발견하지 못함으로써 발생하는 편견)과 pipeline effect (투고된 논문이 출판되기까지
소요되는 시간적 경과)를 포함한다 (Begg, 1988).
Begg 등 (1989)은 출판편견이 발생하는 첫 번째 요인으로 연구결과의 주관적인 해석에
의한 문제점을 지적하였다. 즉 통계적으로 유의하지 않은 결과는 무시하는 반면 유의한
결과에 대하여 왜곡된 해석을 할 가능성이 높다는 것이다. 두 번째 요인으로는 동일한
실험결과를 서로 다른 잡지에 중복하여 투고함으로써 발생하는 문제점이 있다. 또한 흔히
영어로 작성된 논문이 분석대상에 자주 포함되는데 이와 같이 논문이 작성된 언어와
관련된 편견 (language bias)이 발생할 수 있다. 또한 학위논문이나 연구의 경비를 지원한
기관 간의 계약으로 발표되지 않는 논문을 제외함으로써 발생하는 편견도 고려해야 한다
(검색편견)
출판편견을 검토하는 통계적인 방법은 많이 있지만 흔히 funnel plot이라고 하는
그래프를 이용한다. 이는 규모가 작은 연구로부터 얻는 결과는 무작위 오차 (random
error)가 크기 때문에 평균효과에서 많이 벗어난다 (혹은 평균효과로부터 넓게
분포한다)는 추론에 근거한다. 따라서 표본크기 (혹은 표준오차의 역수, 1/SE)를 y축으로
하고 개별 연구의 처치효과를 x축으로 하여 그래프를 작성할 경우 출판편견이 없다면
뒤집어진 깔때기 (inversed funnel) 모양을 취하게 됨을 알 수 있다 (그림 6-3).
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