두 그룹의 평균을 비교하기 두 그룹의 평균을 비교하는 일은 거창한 연구가 아니더라도, 정말 자주 활용하는 통계분석입니다. 하지만 이것 마저도 처음에는 쉽지 않죠. 저는 오히려 이것까지만 제대로 따라오시면 나머지도 쉽다고 말씀드리고 싶군요. 두 그룹의 평균을 비교하는 통계분석 방법은 전세계에 딱 3개만 있다고 생각하시면 됩니다. 그중 하나가 t-test고요. 다음 하나는 Wilcoxon rank-sum test , 마지막 하나가 Welch’s test입니다. 다른 통계책을 함께 펼쳐 놓고 공부하다가 Mann-Whitney U test와 Mann Whitney-Wilcoxon(MWW) test라는 이름의 분석 방법을 만나실 수도 있는데요. 이 방법들은 모두 Wilcoxon rank-sum test랑 같은 분..

안녕하세요.깜신 김종엽입니다. 앞 영상에서는 생존분석 결과를 그래프로 미리 살펴봤습니다.물론, 그래프만으로도 결과를 우리는 충분히 유추할 수 있죠.하지만, P value와 Hazard Ratio, 95%신뢰구간이 없으면 뭔가 허전하잖아요?!논문으로 출판할 수도 없고요. 이번 시간에는 그래서Log Rank Test와 Cox Regression Test를 이용해서 해당 통계값들을 찾아보도록 하겠습니다.그럼 여러분의 통계 공부에 포스가 함께 하길 바랍니다.

깜신 김종엽입니다.이번 시간에는 R스튜디오에서 Power analysis(검정력 분석)을 직접 따라하며 배워보도록 합니다. 긴장하거나, 걱정하실 필요 전혀 없습니다.'CSV파일 읽어들이기' 수업에서 이야기했던 것처럼오히려 그 수업보다 오늘 수업이 더 쉬우실 거에요. 만약, 포털이나 구글검색 등을 통해 이 강의로 바로 들어오신 연구자라면,당황하지 마시고, 앞 강의부터 순서대로 따라오세요~ ^^

깜신 김종엽입니다.이번 시간에는 드디어 Power analysis에 대해 이야기 나눠보려고합니다.사실, 통계 왕초보 탈출 워크샵의 첫 주제가 바로 검정력 분석, 즉 power analysis였죠. 그런데, 통계 왕초보 분들의 눈높이에 맞춰 설명을 시작하다보니,==> R과 R스튜디오설치부터 ==> 엑셀파일을 CSV파일로 변환하고==> CSV 파일을 R스튜디오로 로딩하는 과정까지말씀드리느라, 정말 돌아돌아 여기까지 왔네요. 이번 시간에는 Power analysis가 무엇인지 왜 필요한거지에 대해 말씀드리려고 합니다.임상시험에서는 늘 실험군과 대조군의 모집이 필요하고,실험군과 대조군의 모집인원에 따라 연구비의 규모가 달라지죠. 가장 이상적인 건, 최소의 인원으로 (통계적으로) 충분히 의미있는 결과를 뽑아내는 ..

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..