세그룹 이상의 평균을 비교하는 방법 김종엽 ANOVA라는 이름, 왠지 익숙하신가요? 학부 시절 커리큘럼에 통계 관련 과목이 하나만 있었어도 여러분은 틀림없이 이 단어를 배우셨을 겁니다. 활용 빈도 또한 무척 높죠. 사실 앞 챕터에서 알아봤던 두 그룹의 평균 비교는 논문을 작성할 때 실험군과 대조군의 나이 등을 비교하면서 자연스럽게 녹아들어가고, 실제로 결과 제출에 이용되는 분석 방법은 이 장에서 소개할 세 그룹 이상의 평균 비교부터일 겁니다. 앞장을 잘 이해하셨다면, 절대 어렵지 않습니다. 일단, 두 그룹의 비교에서처럼, 세 그룹 이상의 평균을 비교할 때 사용하는 통계분석방법도 3가지 뿐입니다. 그리고 고르는 방법도 아래 그림처럼 동일한 순서도를 가집니다. 앞장과 유사한 방법으로 진행하면 되겠죠?! 사실..

깜신 김종엽입니다. 2편에서는 엑셀파일을 CSV파일로 변환하는 방법에 대해 알아보려고 합니다.회계 장부가 필요하다면 엑셀파일이 편하지만,통계를 위해서는 CSV파일이 갑입니다. CSV 파일은 Comma separated values의 약자입니다.1,2,3 이런게 CSV 파일에 담기는 내용의 형식이죠.불필요한 옷을 다 벗기고, 가장 중요한 정보만 담았기 때문에 용량이 무척 작습니다.이번 워크샵을 준비하면서 엑셀파일과 CSV파일의 용량을 비교해보니,동일 데이터 기준으로 60배 가까이 차이가 나더군요. 60기가 데이터라면, 일반 PC에서는 열 수 조차 없는 크기의 데이터이지만,1기가 파일이면, 성능이 괜찮은(?) 일반 노트북에서도 열 수 있는 데이터가 됩니다.그래서 통계 프로그램에서는 CSV 파일을 대부분 활용..

깜신 김종엽입니다. ^^ 뜻하지 않게 통계 강의를 시작하게 되었네요.요즘 건양대학교병원 교수님들을 대상으로 오프라인 통계 워크샵을 진행하고 있습니다.해당 영상은 리허설 삼아 작업한 내용이고요.첫 워크샵에 많은 교수님께서 호응해주셔서 아마 후속 워크샵을 계속 준비해야 할 것 같습니다. (웃어야 할지, 울어야 할지...) 함께 공유하면 도움이 될 것 같아, 간만에 블로그질을 시작합니다.후속 강의 주제로 희망하시는 내용이 있으면 댓글로 달아주세요.커리큘럼 구성할 때 참고하도록 하겠습니다.

임상 시험을 통계적으로 분석할 때 가장 중요한 건, 어떤 통계기법을 사용할 거냐는 문제일 겁니다. 집단 사이의 비교에서도 가장 익숙한 student's t test에서부터 Mann-Whitney U test, Welch's t test 등등 다양한 통계기법이 있기 때문에 통계 초심자는 처음부터 주눅이 들기 마련이거든요. 그래서 실은 "이런 상황에서는 어떤 통계기법이 적당할까요? 우리 함께 찾아보아요." 형식의 글을 준비하고 있었습니다. 그런데 그 전에 정규성 검정과 등분산 검정 요령에 대해서는 먼저 설명해 드려야겠더군요. 집단의 관찰치값이 정규성 분포를 하느냐, 집단들이 서로 동일한 분산을 갖고 있느냐에 따라 통계기법 선택이 달라지기 때문입니다. 오늘은 그중 R을 이용해서 정규성을 검정하는 방법을 알아보..

들어가는 글검색을 통해 이 글을 읽으시는 분들이라면 검정력 분석(power analysis)이 무엇이고, 왜 필요한지에 대해 이미 알고 계시리라 생각됩니다. 간단히 요약하자면, 실험의 결과에 대한 P 값이 0.05보다 크게 나와서 통계적으로 의미가 없어 보일 때, 이에 정말 의미가 없는(실험군과 대조군 간에 차이가 없는)건지 아니면, 대상자(n)수가 작아서 의미가 없어 보이는 건지 확인하기 위한 절차이지요. 그래서 열등성검정(실험군이 대조군에 비해 열등하지 않다는 가설을 세우고 진행하는 실험)에서는 특히나 꼭 필요한 것이 바로 검정력 분석입니다. 하지만 검정력 분석을 SAS나 SPSS 등 다수 유료프로그램에서 조차 지원하고 있지 않아서 임상연구 초보자 분들이 애를 먹지요. 그래서 이번 글에서는 통계프로그..