임상의를 위한 다변량 분석의 실제

국문 초록 (Abstract)

임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 R2으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 β값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 β, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as the basic assumption of regression analysis. The multiple regression model is expressed as the coefficient of determination, R2 and the influence of independent variables on result as a regression coefficient, β. Multiple regression analysis can be divided into multiple linear regression analysis, multiple logistic regression analysis, and Cox regression analysis according to the type of dependent variables (continuous variable, categorical variable (binary logit), and state variable, respectively), and the influence of variables on the result is evaluated by regression coefficient β, odds ratio, and hazard ratio, respectively. The knowledge of multivariate analysis enables clinicians to analyze the result accurately and to design the further research efficiently.

목차 (Table of Contents)

• 서론
• 다변량 분석 (multivariate analysis)
• 다중 회귀 분석 (multiple regression analysis)
• 다중 회귀 분석에서의 고려점
• 다중 회귀 분석의 해석
• SPSS 프로그램을 이용한 다중 회귀 분석의 사례 고찰
• 다중 회귀 분석의 종류에 따른 결과의 제시 및 해석
• 결론
• REFERENCES
• 초록

참고문헌 (Reference)

1 Song KI, "The analysis of clinical data using SPSS 15" Hannarae academy 78-257, 2009

2 Ahn JE, "Statistical analysis of medical health science" Hannarae academy 401-605, 2010

3 Chung SW, "Quality of life after arthroscopic rotator cuff repair: evaluation using SF-36 and an analysis of affecting clinical factors" 40 : 631-639, 2012

4 Mitchell H, "Multivariate Analysis. A practical guide for clinicians" Cambridge University Press 1-203, 2006

5 Amit Choudhury., "Multiple Regression Analysis Page" Guwahati (India):University of Gauhati

6 Chung SW, "Factors affecting rotator cuff healing after arthroscopic repair: osteoporosis as one of the independent risk factors" 39 : 2099-2107, 2011

7 Johnson RA, "Applied multivariate statistical analysis" Prentice-Hall 1-788, 2002