Abstract
The Weighted Logrank test and its special case, Logrank test are widely used to compare survival distributions; however, these methods are inappropriate when the sample size is small or censoring distributions are not equal since they use test statistics from approximate distributions. A permutation test can be an alternative for small sample cases; however, this should be used only when censoring distributions are equal. To handle cases with small sample size and unequal censoring distributions, the permutation-imputation method was developed to compare two survival distributions. In this paper, approximate method, permutation method and permutation-imputation method were compared using a Logrank test and Prentice-Wilcoxon test for three or more survival distributions comparison.
세 개 이상의 집단에 대한 생존분포의 비교를 위해 가중 로그순위 검정법(Weighted Logrank test)과 그의 특별한 경우인 로그순위 검정법(Logrank test)이 널리 쓰인다. 그러나 이 방법은 근사적인 분포를 이용한 방법이므로 표본 크기가 작은 경우에는 유효하지 못할 수 있으며, 각 집단의 중도절단 분포가 동일하다는 가정 또한 충족되어야 하기 때문에 이 가정이 충족되지 못할 경우에도 검정법의 유효성을 장담할 수 없다. 표본 크기가 작은 경우에 대한 대안으로, 분포에 대한 가정이 없이 관찰된 자료만으로 검정통계량의 분포를 추정하고 그 분포를 이용해 검정하는 순열 검정법(Permutation test)이 제안되었으나, 순열 검정법 또한 각 집단의 중도절단 분포가 동일하다는 가정이 충족되어야 한다. 따라서 순열 검정법을 향상시킨 순열-대치 검정법(Permutation-Imputation test)이 대안이 될 수 있는데, 이는 대치 단계(Imputation step)에서 귀무가설 하에서의 생존확률이 집단에 의존하지 않도록 자료를 조정한 후 순열 검정 단계(Permutation step)를 통해 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 근사적 방법, 순열 검정법, 순열-대치 검정법을 로그순위 검정법과 가중 로그순위 검정법의 한 형태인 Prentice-Wilcoxon 검정법에 적용해 각 검정법의 유효성과 검정력을 비교하였다.