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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
그림 6-3 publication bias가 없는 funnel plot의 예
Funnel plot은 객관적인 검정법이 아니고 동일한 그래프에 대해 연구자마다 서로 다른
해석을 할 수 있는 문제가 있다. 출판편견을 검정하는 통계적인 방법으로 Egger 등 (1997)이
제시한 선형회귀 모형을 이용할 수 있다. ?번째 연구의 유효크기 (effect size, 여기에서는
대수 교차비)를 T, 표준오차를 ?
, 표준오차의 역수를 �맴梡狼�?
(정확도의 의미임)라 할
?
?
때 �믈療禪蕓紹맛� 회귀모형이 작성되며 �믈梡능�?
이다. 여기에서 �石�
�梡�?�煬���
�挻�?
?
?
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funnel plot의 대칭성을 나타내는 지표로 이 값이 0과 유의한 차이가 있다면 출판편견이
작용하고 있음을 의미하고, 음의 값은 규모가 작은 연구일수록 효과가 크다는 것을
의미한다. PTB 자료의 경우 �믈梡禮哲司慄踊禮哲緡潽막� 추정되며 절편에 대한 t 통계량은 0.81
(P=0.448)로 유의하지 않기 때문에 출판편견이 작용하고 있지 않음을 알 수 있다.
본 절에서는 EBM의 한 수단으로 흔히 사용되는 메타분석법에 대하여 개괄적으로
설명하였다. 메타분석에 적용되는 연구결과는 본 절에서 설명한 교차비 이외에도 평균,
상대위험도, 발생률, 생존분석의 위험비 (hazard ratio), 상관관계, 우도비 (likelihood
ratio, 진단검사 결과를 바탕으로 특정한 질병에 이환되어 있을 확률 추정치를
갱신함으로써 이 결과를 임상에 적용하는 수단임) 등 다양하므로 연구주제에 맞는
평가수단을 적절히 이용해야 한다. 스크리닝 검사와 진단검사의 메타분석에 관한 자세한
절차와 정보는 Cochrane Methods Group (http://www.cochrane.org)에서
정기적으로 자료를 갱신하고 있고 CD-ROM 형태로 출판하고 있으므로 참고하기 바란다.
메타분석법을 지원하는 소프트웨어는 SAS, SPSS, STATA, SPLUS 등이 흔히 사용된다.
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