안녕하세요 통계 공부를 하던 중 궁금한게 생겨 질문드립니다.
생존분석을 돌렸는데, 똑같은 대상자, 시간, event 에서
카플란과 콕스의 결과가 다른데
카플란은 p 값이 0.478 과 같은 전혀 유의하지 않은 값이 나왔으나
콕스에서 유의하게 나온 혼란변수들을 보정하여 통계를 돌렸을 때 p값이 0.05 미만으로 유의한 결과를 보였습니다.
(콕스에서 혼란변수를 보정하지 않은 crude 값은 p>0.05로 유의하지 않음)
카플란과 콕스는 단변수와 다변수 분석으로 차이점이 있는 것을 알고 있지만,
보정 전에는 유의하지 않은데 보정 후에는 유의하게 나오는 게 이상하다고 생각되어 문의드립니다.
이렇게 나온 경우, 이유가 무엇인지, 어떻게 이해하면 될지, 혹은 통계 자체가 잘못된 것인지 궁금합니다.
답변 부탁드립니다 교수님! 감사합니다.
Comment 4
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cardiomoon
2021.04.07 12:15
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아도링
2021.04.07 12:20
답변 감사합니다!
그렇다면 kaplan과 cox 분석의 차이는 혼란변수의 보정 유무에 따른 것으로 이해되는데, 보정 전(kaplan)에 유의하지 않은 것이 보정 후(cox)에 유의하게 나오는 상황이 가능하다, 틀리지 않았다라고 생각해도 되는 것인가요?
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cardiomoon
2021.04.07 14:05
네 가능합니다.
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아도링
2021.04.07 14:36
네 감사합니다!
단변수 분석과 다변수 분석의 차이입니다.
예를 들어 나이, 성별, 병기 등을 예측변수들로 넣고 다중회귀분석을 하게되면 다른 변수들이 일정할 때의 특정변수의 회귀계수를 구할 수 있습니다. 따라서 다중회귀분석은 confounding variable의 영향을 통제할 수 있는 강력한 방법중 하나입니다. "의사가 알아야할 통계학과 역학" 책을 한번 읽어보시길 추천드립니다.
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