임상 연구자는 일정기간의 치료에 의해 환자에게 증상 발현 또는 증상 비발현을 관측할 뿐만 아니라 증상이 발현된 환자의 경우에는 증상 심각성 점수가 측정됨을 자주 본다. 예를 들어서 대조군을 비롯하여 치료의 정도에 차이가 있는 여러 치료군이 있을 때 발현율의 감소를 검정하는 전통적인 방법은 Cochran-Armitage 추세검정이며, 한편 비정규분포하는 연속자료의 감소를 검정하는 전통적인 방법은 Jonckheere-Terpstra 추세검정이다. 전자의 추세검정은 증상 발현의 이항자료만을 사용한 검정이 되며 한편 후자의 추세검정은 증상의 심각성 점수만을 사용한 검정이 된다. 본 논문에서는 증상 발현율과 증상의 심각성 점수로 나타나는 정보의 특성을 모두 감안한 추세검정법을 제안한다. 새로운 추세검정법을 항정신병 약제를 복용하는 정신분열증 입원환자로부터 수집된 자료에 적용하며 본 논문에서 취급하는 여러 다른 검정법과 비교한 효율성을 모의실험으로 알아본다.
각 의료기관에서 수집될 수 있는 환자수가 한정되어 있는 질병의 경우에는 주로 다기관연구로써 임상연구가 진행된다. Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정법으로 분석해야 하는 독립된 여러 군의 자료를 다기관에서 수집한 경우에 이질성을 고려하여 각 연구기관을 하나의 층으로 보아 층화분석법으로 분석하지 않으면 옳지 않은 결론에 도달할 수가 있다. 본 논문에서는 van Elteren (1960)이 제시한 Wilcoxon (1945) 검정통계량의 층화분석법을 이용하여 Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정통계량에 근거한 층화분석법을 제시한다. 예제 자료에 이 층화분석법을 적용하며 효율성을 모의실험으로 알아본다.
연속 형질(quantitative trait)에 영향을 미치는 유전자를 알아내기 위해 형제 쌍의 자료를 수집하여, 주로 이용되는 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱 회귀검정법으로 분석하는데 이는 단일 형질에 대한 분석법이다. 현실적으로 여러 형질들이 복잡하게 단일유전자 좌위(single locus)와 연관되어 있어 함께 수집하게 되는 경우에는, 이러한 연관된 여러 형질을 동시에 분석하는 유전연관성 검정법(linkage test)이 절실히 필요한 실정이다. Amos 등 (1990)은 주성분(principal component) 선형모형을 이용하여 Haseman과 Elston (1972)방법을 둘 이상의 형질의 다변량 분석법으로 확장시켰다. 그러나 이 검정방법은 통계량의 분포를 알 수 없기에 아직 제 1종 오류가 제대로 통제되지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 다변량 형질 자료의 연관성검정에 있어 단일변량에 대한 비모수 추세검정법을 다변량 자료에 대한 분석법으로 확장시킨 통계량을 사용할 것을 제안한다. Amos 등 (1990)이 제안한 방법과 다변량 추세검정 통계량을 모의실험으로 생성한 연속형 형질자료에 적용하였을 때, 다변량 추세검정 통계량은 Amos 등 (1990) 방법에서의 여러 문제점이 발생되지 않을 뿐만 아니라 모의실험에서 제 1종 오류가 정해진 유의수준에 가까운 것을 확인하였고, 검정적이 더 높음을 볼 수 있었다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.
발병연령과 이에 관련되었다고 의심되는 좌위와의 연관성이 실제로 존재하는 경우에 유전자형 정보에 따라 발병연령(age of onset) 분포의 추세가 뚜렷하게 나타난다. 그러나 연관성 검정에서 주로 채택하고 있는 발병연령의 상한연령(cutoff age)을 제한하는 표본추출은 유전자형에 따른 여러 군의 미완결 자료의 분포가 다름을 초래하게 되며, 이러한 미완결 분포 차이는 발병연령의 추세 검정에 있어 효율성을 낮추는 원인이 된다. 일반적으로 두 군의 경우에 그 대책으로써 윌콕슨(Wilcoxon) 통계량보다는 미완결 자료의 분포가 다름에 영향을 덜 받는다고 알려진 로그순위(log-rank) 통계량을 사용한다. 본 논문에서는 로그순위 통계량 적용을 유전자형에 따른 여러 군의 경우로 확장하여 Jones와 Browley (1989)에 언급된 일반화 로그순위 추세 검정통계량(generalized log-rank statistic for trend)을 제안하며, 연관성 연구에서 이 검정통계량과 여러 다른 추세 검정통계량의 효율성을 모의실험으로 알아본다.
의학의 여러 분야의 연관성 연구에서 효율성이 높은 방법으로 채택되고 있는 질병-대조 연구계획을 다수 형제 자료에 근거한 유전연관성 연구에 적용하기 위해서는 가족 자료에 근거한 추세 검정통계량이 요구된다. 독립된 개체에 적용하는 Cochran-Armitage 추세 검정통계량은 가족 자료의 경우 제 1종 오류가 보장되지 않으며, 동일 가족의 다수 형제 자료로 인한 공분산을 감안한 추세 검정통계량이 제시되어야 한다. 본 논문에서는 특히 동일 가족의 질병형제수에 따른 가중을 도입하여 질병과 관련된 마커좌위에서의 유전자형 자료가 수집되는 경우에 검정력이 더욱 높게 되는 검정통계량을 제안한다. 예제 가족 자료로 가중을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우의 검정통계량을 계산하여 비교한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.531-542
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2008
시계열 자료를 분석할 때, 시계열 자료가 가지고 있는 추세를 제거하기 위하여 결정적 추세인 경우 회귀모형을 이용하고, 확률적 추세인 경우 차분하는 방법을 이용한다. 이 때 제거의 옳바른 기준이 되는 검정 방법이 단위근 검정이다. 그러나 기존의 Dickey-Fuller 검정 (Dickey와 Fuller, 1979)은 표본 수가 작고, 단위근에 가까울 경우 검정력이 낮으며, 베이지안 단위근 검정은 절차가 복잡하다. 본 논문에서는 기존의 두 방법들의 문제점을 해결하기 위하여, 전통적 Dickey-Fuller 검정 방법과 베이지안 방법을 결합한 형태의 검정방법으로 제안하였다. 제안된 검정방법은 모형 AR(1)에서 계수가 거의 1이거나 표본 수가 작을 경우, 기존의 Dickey-Fuller 검정보다 검정력이 높을 뿐만 아니라 일반적인 베이지안 방법 보다 절차가 간단한 검정법이 된다.
총 28일에 걸친 매일의 불편감 증상점수에 근거하여 월경 전 증후군을 가린 후, 임상에서 의료인의 진단시 유용하게 사용될 수 있는 월경 전 증후패턴의 시작점을 추정한다. 이러한 추정에 앞서 불편감 증상점수가 과연 변화 추세를 보이는가의 검정이 우선되어야 하며, 모수적 단순회귀식에 의한 검정법과 비모수적 검정법을 적용한다. 실제 여성에게서 수집된 자료에 적용하여 분석한다. 증상점수의 직선적인 변화시점을 알아내는 단순회귀 방법과 직선 형태를 가정하지 않는 비모수적 검정법은 최적이 되는 상황이 서로 다를 것이며, 이를 모의실험으로 알아본다.
의약학 분야에서는 두 집단에서 하나의 반복요인을 가지는 반복측정 자료가 많이 사용된다. 이 논문에서는 반복측정된 자료에서 두 군의 시간에 따른 반응값의 선형추세를 비교하여 두 집단간의 차이를 검정하는 방법을 제안한다. 각 개체에서 회귀계수를 추정하고 추정된 회귀계수들에 의해 생성된 표본을 가지고 이표본 t검정(unpaired t-test), 윌콕슨 순위합 검정(Wilcoxon rank sum test), 위치검정(placement test)으로 두 집단간 기울기의 차이를 검정한다. 모의실험(Monte Carlo Simulation)을 통해 실험유의수준(experimental significance level)과 검정력 (power)을 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권6호
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pp.945-957
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2009
의약학 분야에서는 여러 집단에서 하나의 반복요인을 가지는 반복측정 자료가 많이 사용된다. 이 논문에서는 대조군과 처리군들의 시간에 따른 반응값의 선형추세를 비교하기 위하여 각 개체의 기울기를 추정하고 추정된 기울기들에 의해 생생된 표본으로 F-test, Jonckheere-Terpstra test, updated control group procedure를 이용하여 대조문과 처리군들의 차이를 검정하는 방법을 제안하였다. 모의실험 (Monte Carlo Simulation)을 통해 실험유의수준(experimental significance level)과 검정력(power)을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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