유전 및 육종 : 반복모형을 이용한 한우 초음파 측정형질의 유전모수추정

김정일 ( Jung Il Kim ),김병우 ( Byung Woo Kim ),이정규 ( Jung Gyu Lee ),이기환 ( Ki Hwan Lee ),구양모 ( Yang Mo Koo ),송치은 ( Chi Eun Song ),이재윤 ( Jae Youn Lee ),선두원 ( Du Won Sun ),박철현 ( Cheol Hyeon Park ),정용호 ( Yeoun 한국동물자원과학회 ( 구 한국축산학회 ) 2012 한국축산학회지 Vol.54 No.2

본 연구는 한우 암소 초음파 측정자료 특징을 알아보고, 측정형질에 대한 유전모수를 추정하여 육질 또는 육량 개량을 위한 기초자료를 제공하기 위해 수행되었으며, 2001년부터 2009년까지 한국종축개량협회에 의해 측정된 한우 암소 36,893두를 이용하였고, 그 중 반복기록이 있는 개체는 7,913두였다. 유전모수 추정을 위하여 반복개체모형을 이용하였으며, 유전모수추정에는 REMLF90(Miztal, 2001)을 이용하였다. 유전모수 추정 모형의 설정을 위하여 흉위, 영양도 및 초음파 측정치에 대한 출생년도, 출생계절, 측정년도, 측정계절, 측정지역, 측정연령 등의 환경효과를 추정하였다. 반복개체모형으로 추정된 배최장근단면적, 등지방두께 및 근내지방도에 대한 유전력이 각각 0.31, 0.38, 0.27로 나타났고, 다형질개체모형으로 추정한 유전력은 각각 0.02, 0.09, 0.07로 낮게 추정되었다. 반복개체모형을 이용한 반복력은 배최장근단면적, 등지방두께, 근내지방도가 각각 0.46, 0.57, 0.39로 나타났다. 분석모형 간의 추정치의 차이를 비교 할 때 반복모형에서의 유전력과 반복력이 높게 추정되었다. 따라서 반복형질 값을 가진 형질들의 측정치를 표준화하여 한우 암소개량을 위한 기초자료로 활용된다면 유전능력평가와 개량사업 비용절감에 도움이 될 것으로 기대된다. The present study data were obtained from 36,894 cows in Korea Animal Improvement Association from 2001 to 2009 which was subjected for ultrasound measurements(eye muscle area, back-fat thickness, marbling score) and descent. Repeated record models were carried out using 7,913 of 36,894 of total animal traits. The ultrasound measured traits and performance test data were used to study the chest girth, body condition score, eye muscle area, back-fat thickness and marbling score with genetic correlation and parameters for the ultrasound measured traits using REMLF90 program. Genetic correlation of eye muscle area with back-fat thickness, marbling score and back-fat thickness with marbling score were noticed in repeated records animal model as 0.69, 0.54, and 0.59, whereas in multiple trait animal model method were 0.07, 0.66, and 0.39, respectively. Repeated records of animal models were used as positive correlation of traits. Multiple trait animal models were used as negative correlation of eye muscle area with marbling score. The analysis on repeat records of animal models using ultrasound measurements about Korean cattle showed positive effects for each traits. In comparison differences between the repeat records of animal models and multiple trait animal models was found with higher traits of her, the heritability and repeatability was found higher in repeat records animal models. In light of these assessments, carcass traits by ultrasound measurements are expected to help and improve an accurate analysis of each trait and if the research analysis using repeat records of animal models continue when we estimate genetic ability of these traits.

결측을 포함한 반복측정자료 모형에서 결측자료 메커니즘의 영향

송주원 한국자료분석학회 2010 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.12 No.3

Missing values often occur in repeatedly measured data due to dropouts and other reasons. To conduct an analysis of repeatedly measured data, models include correlations among different time points for the same subject. It is known that this model does not delete any observed values due to missingness of other time points and provides unbiased estimates of the parameters if missing data mechanism is MAR(Litte and Rubin, 2002). The analysis of repeatedly measured data often follows a restrictive approach that includes only variables of interests and covariates, since this parsimonious model is simple and easy to explain. On the other hand, a simulation study by Collins, Schafer, and Kam(2001) shows that a restrictive model could provide biased parameter estimates if it does not include an explanatory variable which is related to both a response variable and missingness. Here, we conducted a simulation study to compare this restrictive model without the explanatory variable and the model with the explanatory variable for repeatedly measured missing data. Since the restrictive model may provide biased parameter estimates, it is more appropriate to select explanatory variables by considering the missing data mechanism as well. It is also indicated that the size of biases depends on the correlation among repeated measured variables. 반복측정자료에서는 관측개체의 중도탈락 등의 원인으로 인하여 결측이 흔히 발생한다. 반복측정자료를 분석하기 위하여 동일한 개체에 대한 반복측정된 다른 시점의 값들 사이의 연관성을 포함하는 모형이 적합되는데 이 모형은 결측자료 하에서 정보의 손실이 없고 결측자료 메커니즘이 MAR(Little and Rubin, 2002)을 따른다면 모수의 추정에 편향(bias)이 발생하지 않는다고 알려져 있다. 반복측정자료의 분석에는 주요 관심 대상이 되는 변수 및 공변량 만을 모형에 포함시켜 분석하는 제한적 모형(restrictive model)이 흔히 사용되는데 이는 절약모형(parsimonious model)이 해석 및 설명하기 쉽기 때문이다. 반면, Collins, Schafer, and Kam(2001)은 횡단면 분석을 위한 모형에서 반응변수 및 결측 발생과 연관된 설명변수가 포함되지 않은 제한적 모형이 결측자료에 적용된다면 모수에 편향이 발생할 수 있다는 점을 모의실험을 통해 보였다. 본 연구에서는 결측을 포함한 반복측정자료에서 반응변수 및 결측 발생과 모두 연관되어 있지만 주요 관심 대상이 되는 설명 변수와 연관되지 않아 공변량이 아닌 변수가 모형에 포함되지 않는 제한적 모형과 이 변수를 모형에 포함하는 모형에서 모수 추정에 편이가 발생하는 지를 모의실험을 통해 비교하였다. 제한적 모형의 경우 모수 추정에 편향이 발생하는 것으로 나타나 결측자료 분석에서는 결측자료 메커니즘을 고려하여 연관된 변수를 포함하는 모형이 적절하게 나타났다. 하지만 모수 추정의 편이는 동일한 개체에 대하여 반복측정된 값들 사이의 연관성이 높아짐에 따라 작아지는 것으로 나타났다.

혼합 설계에서 공분산분석의 주의점: KwakStat과 SPSS를 사용하여

곽호완 한국인지및생물심리학회 2011 한국심리학회지 인지 및 생물 Vol.23 No.2

This study examined several problems when an Analysis of Covariance applies to a mixed design involving repeated measures variables, and suggested solutions for these problems. According to Keppel and ZeDeck (1989), except for the special case, the result of the standard Analysis of Variance(ANOVA) and that of the ANCOVA should not be different for the effects of repeated-measures variables. However, an ANCOVA using SPSS ver. 18.0 with sample data yielded different results using a standard ANOVA for within-subject variables. Actually, an ANCOVA using a Java Script program incorporating the statistical procedure by Keppel(1991) obtained different results from those with SPSS. However, results using SAS package where no interaction between repeated measure and covariate is assumed yielded the same results of KwakStat. It is concluded that whether the interaction between repeated measures variable and covariate variable is assumed or not may yield quite different results. Finally, several solutions were proposed to overcome these problems. 본 연구는 반복측정 변수가 포함된 혼합설계에서 공분산분석(Analysis of Covariance) 수행 시 생길 수 있는 몇 가지 문제점을 지적하고 그 해결책을 제안하고자 하였다. Keppel과 ZeDeck (1989)에 따르면 특수한 경우를 제외하고는 반복측정 변수의 효과검증에서 공분산분석과 전통적 분산분석의 결과가 다르지 않아야 한다고 하였다. 그런데, 샘플 자료를 바탕으로 SPSS 패키지를 적용한 결과, 반복측정 변수 효과에서 디폴트 옵션을 사용한 공분산분석과 단순 분산분석의 결과가 다르게 나왔다. 실제로, 자바스크립트를 이용하여 제작한 KwakStat ANCOVA 통계프로그램으로 Keppel(1991)이 제시한 방식으로 계산한 결과는 SPSS 결과와 달랐다. 하지만, SAS 패키지를 사용하여 공변수와 반복측정 변수와의 상호작용을 가정하지 않은 옵션을 선택하여 분석한 결과는 Keppel 등의 결과와 부합하였다. 결론적으로, 반복측정 변수와 공변수의 상호작용이 가정되는지 여부에 따라 공분산분석 결과가 크게 달라진다는 것을 보여주었다. 부가하여, 이러한 문제들을 극복할 수 있도록 하는 가능한 주의점과 해결책을 제안하였다. 마지막으로, 반복측정 변수 수준 각각에 공변수가 반복측정 된 경우의 공분산 분석이 지니는 유용성과 예시를 제시하였다.

대조군 전-후 반복측정설계에서의 반복측정 공분산분석 고찰

조성기,강창완,김규곤 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.6

There are several approaches to examine the change in a variable over time in pretest-posttest design. The simplest involves difference scores and is analyzed with a paired t-test. Analysis of covariance is more appropriate and generally leads to a more powerful test. But if there are multiple follow-up observations, a few data analysts who didn't major in statistics used to do repeated measures ANOVA and fail in right interpretations. Thus, we introduce the repeated measures ANCOVA when there are multiple, time-dependent observations and show that this method is right analysis in that situation. 대조군 전-후 설계에서의 시간에 따른 변화 분석에는 다양한 분석방법들이 존재한다. 가장 단순하면서도 널리 알려진 방법은 각 그룹내에서의 대응 t-검정과 전-후 차이점수를 이용한 독립 이표본 t-검정이다. 그리고 이보다 더욱 정교하고 강력한 검정으로 공분산분석이 추천되고 있다. 그러나 이러한 전-후 설계에서 반복 측정이 있는 경우 많은 자료 분석가들이 반복측정 분산분석법을 이용하고 있으나, 통계학을 전공하지 않은 자료 분석가들은 분석 결과에 대한 해석을 잘못하는 경우가 자주 나타나고 있다. 본 연구에서는 대조군 전-후 반복측정 자료에 대한 적절한 분석 방법으로 공분산분석을 일반화시킨 반복측정 공분산분석을 소개하고 실제 사례를 통하여 이 분야 자료 분석가들에게 적절한 자료분석 지침을 제공하고자 한다.

공기역학적 평가에서 음성 효율성 프로토콜의 반복 측정치 비교

이승진(Seung Jin Lee),임성은(Sung-Eun Lim),임재열(Jae-Yol Lim),최홍식(Hong-Shik Choi) 한국언어청각임상학회 2018 Communication Sciences and Disorders Vol.23 No.3

배경 및 목적: 음성 효율성 프로토콜(VOEF)의 반복 측정치 간의 차이나 반복 측정의 임상적 의의에 대해서는 충분히 규명되지 않았 다. 본 연구에서는 중증도를 통제하였을 때 집단과 회차에 따라 공기역학적 측정치의 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 또한, 첫 번째 측정치와 세 측정치의 평균치가 갖는 진단적 유용성에 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 방법: 음성장애 환자군 80명과 정상 대조군 80명으로 하여금 Phonatory Aerodynamic System Model 6600 (PAS)의 VOEF를 3회씩 실시하도록 하였다. GRBAS 척도를 통해 측정한 중증도를 통제한 상태에서 집단과 회차에 따라 평균음압(PHODB), 평균음도(MEAP), 평균성문하압(MPAP), 평균호기류율(MFPHO)의 차이가 있는지 비교하였으며, 첫 번째 측정치(MPAP 1 , MFPHO 1 )와 세 회차의 평균 측정치(MPAP Avg , MFPHO Avg )의 곡선 아래 면적(AUC)을 비교하였다. 결과: MPAP (Wilk’s λ=.991)와 MADV (Wilk’s λ=.989)의 경우 회차와 집단에 따른 차이가 없었던 반면, PHODB 1 보다 PHODB 2 와 PHODB 3 이 더 높았으며, 환자군의 MFPHO가 대조군보다 낮았다. MPAP 1 와 MPAP Avg 의 AUC는 .683과 .687 로 차이가 없었고, MFPHO 1 과 MFPHO Avg 의 AUC 또한 각각 .644와 .625로 차이가 없었다. 논의 및 결론: MPAP와 MFPHO는 반복 측정에 따른 측정치와 진단적 유용성의 차이가 없어 VOEF의 1회 시행으로 충분할 것으로 보이며, 공기역학적 평가의 시간 대비 효율성을 제고할 수 있을 것으로 보인다. Objectives: The purpose of the present study was to determine whether voicing efficiency measures derived from the Phonatory Aerodynamic System differ according to repeated trials and the presence of voice disorders upon controlling for severity. In addition, the diagnostic ability of the first and averaged measures were compared. Methods: A total of 160 participants (80 patients and 80 controls; 23 males and 57 females for each group) participated in the study. Each participant was asked to perform the voicing efficiency protocol three times. Selected aerodynamic parameters including mean sound pressure level (PHODB), mean pitch (MEAP), mean peak air pressure (MPAP), mean airflow during voicing (MFPHO) were measured. A two-way repeated measures of ANCOVA upon controlling for severity and ROC curve analysis were performed. Results: Results indicated that there was no difference in MPAP and MFPHO among repeated trials upon controlling for severity, although a significant difference was found in PHODB (trial 1 < trial 2 = trial 3). The patient group showed lower MFPHO compared to the control group. ROC curve analysis revealed that the AUCs were .683 and .687 for the first and averaged MPAP; and .644 and .625 for the first and averaged MFPHO, respectively, suggesting no difference between measurement methods. Conclusion: In sum, the current data showed that MPAP and MFPHO measures did not differ according to repeated trials. Furthermore, the diagnostic ability of the first and averaged measures was similar, providing a rationale for the use of a time-efficient single trial protocol in clinics and research.

반복측정모형에서 각 효과 검증방법에 관한 탐색

임시혁 공주교육대학교 초등교육연구원 2017 敎育論叢 Vol.54 No.3

본 논문에서는 각종 반복측정모형에서 검증할 수 있는 각종 효과와 효과 별 제곱합의 분류, 그리고 각 효과의 통계적 검증에 필요한 오차항을 선정하는 원칙을 제시하고 SPSS를 사용한 실 제 분석 사례를 제시하여 연구자들의 자료분석에 도움을 주고자 하였다. 사례로 제시한 모형은 일원반복측정 분산분석모형, 이원반복측정 분산분석모형, 그리고 혼합모형이었다.

반복측정 다변량모형을 통한 재난적 문제해결의 사고과정 중 뇌파의 진폭변화분석

윤혜경,김태영,현경예 국제차세대융합기술학회 2021 차세대융합기술학회논문지 Vol.5 No.5

본 연구는 가상증강현실을 이용하여 재난적 문제해결의 사고과정을 뇌파의 진폭변화로 분석하였다. 안정 상태(I), 유도사인이 없는 미로 상황(II), 유도사인이 있는 미로 상황(III)으로 나누어 뇌파의 진폭의 변화를 연구하 였다. 대뇌두피의 뇌파전극의 부착부위는 좌우전두극(Fp1(Frontal-pole), Fp2), 좌우전두부(F(Frontal)3, F4), 좌우 중심부(C(Central)3, C4), 좌우 두정부(P(Parietal)3, P4)에 부착하고 측정하였다. 분석 결과 세 가지 반복측정에 걸친 관심변수의 다변량(multivariate) 평균 차는 유의하였다(F=2.861, p=0.048). 8개 측정변수 각각에 대한 단변 량(univariate) 검정의 경우에도 F3, F4 변수를 제외한 모든 변수가 반복측정 간 유의한 차이를 드러냈다. 그러나 반복측정별 대조(contrast)를 통해 C4 변수를 제외한 모든 변수에 있어 Ⅱ번과 Ⅲ번 상황의 차이는 유의하지 않 음을 관찰하였다. 본 연구는 재난적 상황에 문제해결과정을 뇌파분석으로 위기상황에 대뇌두피영역 변화의 기초자 료로 이용될 것이다 Using virtual augmented reality, this study analyzed thought processes of solving a catastrophic problem by repeatedly measuring the EEG (electroencephalogram) amplitude change. The study participants were exposed to three different states (a steady state (I), a maze situation without a guide sign (II), and a maze situation with a guide sign (III)), and at each state, changes in EEG amplitude were recorded. The total of eight attachment points of EEG electrodes on the cerebral scalp were: i) left and right frontal poles (Fp1 (Frontal-pole), Fp2), ii) left and right frontal regions (F(Frontal)3, F4), iii) left and right central parts (C (Central)3, C4), and iv) left and right parietal regions (P(Parietal)3, P4). The study found that the multivariate test of mean difference in variables of interest as a whole across the three repeated measures was significant. Also, the following univariate tests for each of the eight measures were all significant except for the F3 and F4 measures. However, this study revealed that the difference between situations II and II was not significant in all measures except for the C4 measure. We expect this study to provide reference for researchers and practitioners when studying EEG (electroencephalogram) amplitude change in an emergency situation.

복합구조 반복측정자료에 대한 모형 연구

이재훈,박태성,Lee, Jae-Hoon,Park, Tae-Sung 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.6

본 논문에서는 반복인자가 여러 개인 반복측정자료에 대하여 반복인자간의 상관성을 고려한 복합공분산(composite covariance) 모형을 살펴보았다. 그러나 반복인자가 3개 이상인 경우에는 기존의 통계프로그램을 이용하여 적합하는 것이 불가능하다. 복합공분산 모형을 실제 자료에 적합하기위해 반복인자의 차원을 축소한 모형과 랜덤효과 모형을 이용하여 근사적으로 적합하는 방법을 제시하고 883명으로부터 수집한 반복인자가 3개인 혈압자료에 적용하였다. In this paper, we investigated the composite covariance structure models for repeated measures data with multiple repeat factors. When the number of repeat factors is more than three, it is infeasible to fit the composite covariance models using the existing statistical packages. In order to fit the composite covariance structure models to real data, we proposed two approaches: the dimension reduction approach for repeat factors and the random effect model approximation approach. Our proposed approaches were illustrated by using the blood pressure data with three repeat factors obtained from 883 subjects.

반복자료에 대한 Proc Mixed의 이용에 관한 소고

김호일(Hoil Kim) 한국자료분석학회 2005 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.7 No.6

개체에 대해 반복하여 측정된 자료는 개인, 동물과 같은 실험대상에서 얻어질 수가 있다. 이런 실험 단위를 개체라 하고 각 개체 내에 시간의 변화에 따른 반복 측정되는 자료를 추적자료라고도 한다. 이 반복 측정된 자료의 분석은 일반선형회귀분석과 혼합모형분석에서 가능하다. 특히 반복 측정된 모형의 경우의 혼합모형분석은 사회과학의 경우와 유사하게 각 개인이 집락형태의 자료가 될 수 있고 그 개인에 대한 시간대별 자료가 사회과학의 경우 예에서 학생이나 환자가 될 수 가 있다. 반복 측정된 자료분석은 자기회귀나 Toeplitz 공분산구조와 같은 다양한 공분산구조와 관련된 분석에 사용될 수 있다. 본 논문은 4가지 모형에 대한 8가지 방법에 대해서 공분산행렬을 추정, 비교하였다. The analysis of repeated measures involve data which consist of multiple measurements on experimental units such as individual, animal or machines. These experimental units are called subjects. This paper focuses on longitudinal data in which the repeated measurement on a subject occur over time. The SAS MIXED procedure employs a more general structure approach. This paper compare the 4 models and 8 covariance structures.

품질경영에서 측정시스템분석 방안

백재욱 ( Jaiwook Baik ) 산업진흥원 2021 산업진흥연구 Vol.6 No.3

과학적 품질경영을 하기 위해서는 측정시스템에 문제가 없어야 한다. 이에 본 논문에서는 측정과정 중 측정결과에 영향을 미칠 수 있는 요인들이 무엇인지 확인하여 측정결과가 위치와 변동 면에서 문제점이 발생할 때 이를 야기하는 요인을 나열하고자 한다. 측정시스템의 변동은 크게 위치와 산포의 두 가지 속성으로 묘사되는데, 위치와 관련된 속성으로는 정확성, 안정성, 직선성이 있고, 산포와 관련된 속성으로는 재현성과 반복성이 있다. 측정시스템분석에서는 산포와 관련된 요소를 분석하는 것이 R&R분석인데, 여기서 반복성과 재현성의 크기는 여러 차례의 측정치간 차이인 범위와 측정자간 차이인 범위로 나타내며, 이들 범위를 이용한 99%의 산포로 그 크기를 파악한다. 측정시스템분석은 R&R분석이외에 실험계획을 활용하여 측정치의 변동을 유발하는 요인의 변동의 크기를 추정할 수 있다. 이때 변동을 야기하는 요인인 작업자와 제품이 랜덤요인인지 또는 고정요인인지 점검하여 그에 맞게 각 요인의 변동의 크기를 구해야 적절한 분석이 이루어진다. There should be no problem in the measurement system for scientific quality management. In this paper, we want to correctly identify the factors that can affect the measurement results during the measurement process and identify what causes them when the measurement results cause problems in terms of location and variation. Variations in the measurement system are largely described in terms of location and dispersion. Location-related attributes are accuracy, stability, and linearity while dispersion-related attributes are reproducibility and repeatability. Analyzing the factors associated with dispersion is an R&R analysis, in which the size of repeatability and reproducibility is represented by a range of differences between multiple measurements and a range of differences between measurements, and 99% of dispersion is determined. Experimental design can also be used for measurement system analysis. Proper analysis is performed only when the factors causing the fluctuation, the worker and the product, are correctly identified as random or fixed factors.