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..