Abstract
Many epidemiological studies investigate whether an association exists between a binary risk factor X and a binary response variable Y. They analyse whether an observed association between X and Y persists when the level of another factor Z that might influence the association is controlled. This involves testing conditional independence of X and Y controlling for Z. The Mantel-Haenszel test is most widely used to test conditional independence for sparse tables. But if the association between X and Y varies along the levels of Z, Mantel-Haenszel test has a low power problem. In this study, we propose an alternative test procedure which overcomes the low power problem in that case. We find out the null distribution of the alternative test statistic and compare its performance with the Mantel-Haenszel test by simulation.
역학연구에서 두 수준을 갖는 위험인자 X와 이항 반응변수 Y의 관계에 관심을 갖는 경우가 많다. 이 때 두 변수의 상관관계에 영향을 미칠 수 있는 인자 Z의 값을 제어함에 따라 X와 Y의 상관관계가 여전히 존재하는지를, 즉 X와 Y의 조건부 독립성을 검정할 필요가 있다 관측값의 수가 많지 않을 때, X와 Y의 조건부 독립성 검정을 위해 Mantel-Haenszel 검 정 이 널리 사용되고 있다. 하지 만 X와 Y의 상관관계가 Z의 수준에 따라 그 방향까지 변할 경우 이 검정은 낮은 검정력을 갖는다. 본 연구에서는 이 경우에 높은 검정력을 갖는 대안 검정통계량을 제안한다. 대안 검정통계량의 분포에 대해 알아보고 모의실험을 통해 Mantel-Haenszel 검정과 비교해 본다.
