머리말


『한눈에 쏙쏙-의학통계 배우기』에 많은 관심과 성원을 보내 주신 독자분께 감사를 드립니다.
이미 좋은 통계 책이 많이 나와 있으므로 필자는 연구 디자인에 따라 어떤 통계법을 써야 하고, 통계 방법들이 서로 어떤 관계에 있는지에 대해 주로 써 왔습니다. 그리고 출간된 책에서 ‘샘플 수의 계산(sample size calculation)’에 관한 내용도 약간 다루었습니다.
샘플 수를 계산하는 것은 연구의 시작 단계에 시행해야 하는 것이기는 하나, 어떤 통계 방법을
쓸 것인지 정하기 전에는 선택할 수 없는 부분입니다. 따라서 『한눈에 쏙쏙-의학통계 배우기』를 이미 읽고 여러 통계 기법에 대한 기본적인 개념이 어느 정도 있는 분들만 이 책을 보시기 바랍니다.
이 책은 기본 개념과 함께 실제 프로그램을 사용하는 법을 자세히 다루었습니다. 기본 개념을
알아야 프로그램을 쓸 수 있고 또 프로그램을 쓰다 보면 기본 개념이 더 명확해지곤 하기 때문입니다. 또한 시중에 많은 통계 책이 있지만 샘플 수 계산을 주제로 한 책은 거의 보지 못했으며, 인터넷에도 그다지 자료가 많지 않기 때문에 실제 프로그램 이용법을 자세히 다루어야 할 필요성을 느꼈습니다.
『통계의 첫 단추-샘플 수의 계산』에서는 무료 프로그램 중 메뉴 방식의 프로그램들만 다루었습니다. 또 각 프로그램들을 서로 비교하며 특성을 익히고, 의학통계에 관해 비교적 읽을 만한 책이 없는 현 상황에서 가능한 여러 홈페이지를 독자들에게 소개했습니다.
그리고 「NEJM」을 자주 찾아보면서 실제 사용한 예를 소개하고자 하였습니다. 「NEJM」에는 비교적 실험적 연구가 많아서 regression 등은 빈도가 적었으므로 「JAMA」의 예도 찾아서 싣고자 노력하였습니다. 이 책을 쓰면서 가급적 모든 예의 사례를 검색해 보려 했는데 찾지 못한 예도 있었습니다.
이 책을 쓰는 동안 이미 많은 사람들이 앞서서 수고해 연구한 것을 공부하는 즐거움을 느꼈습니
다. 또한 한국어 자료가 상대적으로 매우 빈약하다는 사실도 발견하게 되었습니다. 그렇기에 이렇게 책으로 소개할 수 있게 된 것에 더욱 감사한 마음이 들었습니다.
밤낮으로 아픈 이들과 함께하며 수고하는 의사들과 간호사 그리고 동료들, 특히 전공의들에게
조금이나마 도움이 되기를 바라는 마음을 담았습니다.
또한 이 책이 의학과 여러 학문 발전을 위해 연구하는 교수들과 연구원들 모두에게 조금이나마
도움이 되기를 바랍니다. 그러다 보니 잘못된 내용이나 오탈자는 없는지 무척이나 조심스럽습니다.
혹시라도 틀린 내용이 있다면 언제든지 지적해 주시기 바랍니다.



일러두기

이 책은 가급적 『한눈에 쏙쏙-의학통계 배우기』를 미리 읽거나 혹은 다른 책을 읽은 후 어느 정도 통계의 개념을 가지고 용어에도 조금 익숙해진 뒤에 읽는 것이 좋습니다.
그리고 당장 논문을 쓰면서 어떻게 통계를 계산해야 하는지 알기 위해서 이 책을 읽는 분에게는
별로 도움이 되지 못할 것입니다. 말 그대로 ‘샘플 수를 계산하는 것’은 연구 시작 단계에 정해야 하는 것이기 때문입니다. 그렇기 때문에 어쩌면 연구를 하고자 하는 모든 사람이 필수적으로 알고 있
어야 하는 내용이기도 합니다.이 책에서 모든 분야를 다룰 수는 없었습니다. 필자의 지식이 미치지 못함이 가장 큰 이유이고, 또 다른 이유는 그럴 필요가 충분하지 않았기 때문이기도 합니다.
앞서 행해진 연구들을 보면 모든 통계법을 다 이용한 것이 아니라 기본적인 통계법만 가지고도 좋은 연구를 많이 하였습니다. 그 몇 가지 도구를 잘 사용하는 것이 더 실제적인 방법일 수도 있습니다.
비열등성, 동등성 연구에서 샘플 수 계산은 아주 제한적으로만 넣었고 흔히 하는 실수에 대한 내용은 언급하였습니다. 또한 메타분석을 소개하기에는 필자의 공부가 아직 부족합니다.
아마도 앞으로 좀 더 공부하고 좀 더 필요성을 느끼게 되면 이 책의 개정판이나 혹은 다른 책을 통해서 소개하게 될지도 모르겠습니다.
여기에 소개하는 모든 프로그램을 다 이용하실 필요는 물론 없습니다. 익숙한 한두 가지를 잘
사용하는 것이 훨씬 좋습니다. 그렇지만 각 프로그램의 장단점이 있고 가능한 것과 불가능한 것이 있으므로, 막힐 때는 다시 이 책을 참고로 해서 다른 프로그램을 사용해 보는 것도 좋겠습니다.
개선이 필요한 부분이나, 혹은 질문할 내용은 메일이 아닌 카페에 해 주시기 바랍니다.
여러 사람들이 보고 공감하고 공유하기 위함입니다. 실제 사용해 보고 더 좋은 방법이나 프로그램이 있다면 꼭 카페에도 올려 주시기 바랍니다.
가능한 설치가 필요 없는 웹 프로그램들을 소개하였으며, 이들이 또한 단순하면서도 유용하다는 것을 독자 분들도 알게 될 것입니다.
그리고 꼭 설치할 만한 세 개의 프로그램의 사용법에 대해서는 본문에 소개하였고 프로그램을 설치하는 법은 책 뒷부분에 한 장을 마련해서 소개했습니다.
미리 프로그램을 설치할 필요 없이 책을 읽어 가면서 필요할 때 설치하면 되겠습니다.

Chapter 01 t-test를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 선행연구 또는 pilot study · ····························································· 002
2. 웹 사이트에서 계산하기 ································································ 004
3. Piface 프로그램에서 계산하기 ·························································· 009
4. G*Power 프로그램에서 계산하기 ······················································· 0 1 1
5. 추적소실 계산 ········································································· 013


Chapter 02 t-test를 이용한 연구에서 사후 Power 계산
1. Piface 프로그램에서 계산하기 ·························································· 014
2. G*Power 프로그램에서 계산하기 ······················································· 016
3. 웹 사이트에서 계산하기 ································································ 017


Chapter 03 Paired t-test를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 선행연구 또는 pilot study · ····························································· 018
2. G*Power 프로그램에서 계산하기 ······················································· 018
3. 그외 다양한 프로그램 ·································································· 022


Chapter 04 t-test와 Paired t-test의 비모수 검정
1. G*Power 프로그램에서 계산하기 ······················································· 024
2. 웹 사이트에서 계산하기 ································································ 025


Chapter 05 카이제곱 검정을 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 웹 사이트에서 계산하기 ································································ 027
2. Piface 프로그램에서 계산하기 ·························································· 031
3. R×C 카이제곱 검정 · ·································································· 032
4. 카이제곱 적합도 검정 ·································································· 033


Chapter 06 Mantel-Haenszel test를 이용한 연구에서 샘플 수 계산


Chapter 07 McNemar test를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. McNemar test 이해하기 ······························································· 043
2. 웹 사이트와 G*Power에서 계산하기 ···················································· 045
3. McNemar test의 사후 Power 계산하기 · ················································ 053


Chapter 08 ANOVA를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. ANOVA의 이해와 분산분석표 만들기 ··················································· 054
2. 분산분석표로 계산하기 ································································ 058


Chapter 09 RM ANOVA를 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. Repeated measures ANOVA의 이해 ··················································· 064
2. 샘플 수 계산하기 · ····································································· 071


Chapter 10 다중 회귀분석을 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 단순상관분석 ·········································································· 075
2. 웹 사이트에서 계산하기 ································································ 076
3. 독립변수와 종속변수가 연속변수인 회귀분석 ··········································· 079
4. 더미변수가 독립변수인 회귀분석 · ······················································ 083
5. 두 회귀식의 차이 연구 ································································· 087
6. 두 회귀직선을 비교하는 연구에서 계산하기 ············································· 090


Chapter 11 Logistic regression을 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. G*Power 프로그램에서 계산하기 ······················································· 094
2. 웹 사이트에서 계산하기 ································································ 096
3. 카이제곱과 logistic regression 비교와 샘플 수 계산 ····································· 097
4. 한 가지 대안 · ········································································· 100


Chapter 12 생존분석을 이용한 연구에서 샘플 수 계산
1. 웹 사이트에서 계산하기 ································································ 102
2. PS 프로그램에서 계산하기 ····························································· 104


Chapter 13 ROC 커브를 이용한 연구에서 샘플 수 계산


Chapter 14 Poisson distribution을 이용한 연구에서 샘플 수 계산


Chapter 15 Effect size란 무엇인가?
1. Altman’s nomogram ··································································· 118
2. Lehr’s formula ········································································· 120


Chapter 16 비열등성 연구, 동등성 연구
Q&A 1 동등성 연구는 유의한 차이가 없다는 것을 보여 주는 것일까요? ···················· 121
Q&A 2 임상적으로 의미 있는 차이는 누가 어떤 기준으로 정할까요? ······················· 122
Q&A 3 우월성 연구에 통계적 의미가 없다면 비열등성 검사를 하면 되지 않나요? ·········· 123


Chapter 17 Retrospective power analysis가 필요한가?
1. P＜0.05이면 Power＞0.8인가? · ······················································· 126


Chapter 18 프로그램 설치 · ············································································· 136
1. G*Power 프로그램 · ··································································· 137
2. Piface 프로그램 · ······································································ 138
3. PS 프로그램 ·········································································· 141


예제 1 카이제곱 검정(Logistic regression) · ········································· 142

예제 2 카이제곱 검정(3군 비교+생존분석) ················································· 146

예제 3 카이제곱 검정(3군 비교) ···························································· 149

예제 4 t - test (1) ········································································ 152

예제 5 t - test (2) · ······································································· 154

예제 6 생존분석 Log rank test ························································ 156

예제 7 생존분석 · ·········································································· 158