Survival Manual for Statistical Analysis
(통계분석 생존지침서)


by Byung Gil Choi, MD, PhD.
SPSS in 2 x 2 table
Pearson's Chi-square test (Pearson 카이제곱검정, Chi-square test for Independence)
Fisher's exact test (Fisher 직접확률계산법)
Odds ratio (교차비) Relative risk (상대위험도)
개념
Pearson's Chi-square test
독립된 2군을 2x2 table로 data를 분류할 수 있는 경우
독립성분석, independent proportions
환자군과 대조군간의 유의한 차이가 있는가?
2 x 2 표 환자군 대조군
증상(+) ... ...
증상(-) ... ...
교차비(Odd ratio), 상대위험도(Relative risk)를 얻을 수 있다.
McNemar test
짝을 지은(paired의 개념) 2군을 2x2 table로 data를 분류할 수 있는 경우
짝 지은 자료분석, paired proportions
A검사와 B검사간에 유의한 차이가 있는가?
2 x 2 표 B검사(+) B검사(-)
A검사(+) ... ...
A검사(-) ... ...
Sensitivity, Specificity의 비교에 이용된다.
예제
Group Total
Disease group
(1)
Control group
(2)
Findings Positive
(1)
31
(1)(1)
9
(2)(1)
40
Negative
(2)
45
(1)(2)
43
(2)(2)
88
Total 76 52 128
Disease group과 Control group간에 Findings 여부에 차이가 있는지 알아보고,

교차비(Odd ratio), 상대위험도(Relative risk)를 구하고자 한다.

Group (Disease group = 1, Control group = 2)

Findings (Positive = 1, Negative = 2)

DownLoad chi_square_test_2x2.sav
DownLoad chi_square_test_2x2_weight.sav
방법
1-1. Data 입력 (무모한 방법)

총 128개의 자료를 입력한다.

즉,

(1)(1) 31번
(1)(2) 45번
(2)(1) 9번
(2)(2) 43번

1-2. Data 입력 (현명한 방법)

[MENU]-[Data]-[Weight Cases]

[Weight cases by]를 선택하고,

[Freguency VAriables]에 [weight]를 넣는다.

[OK]를 누른다.
1-3. Data 입력... [유의사항]
Group Total
Disease group
(1)
Control group
(2)
Findings Positive
(1)
31
(1)(1)
9
(2)(1)
40
Negative
(2)
45
(1)(2)
43
(2)(2)
88
Total 76 52 128
이 표를 유심히 관찰하면,
Disease group이 Control group보다 앞에 있고,
Positive가 Negative보다 위에 있다.

만일 이 순서가 달라지면 교차비(Odd ratio), 상대위험도(Relative risk)를 해석하는데 막대한 혼란이 있을 수 있으므로 반드시 순서를 지키도록 하여야 한다.

Group (Disease group = 1, Control group = 2), Findings (Positive = 1, Negative = 2) : 이렇게 변수를 정의하고 입력을 하는 경우 프로그램에서 작은 순서로 정렬을 하므로 이 표와 같은 결과를 볼 수 있지만,

Group (Disease group=1, Control group=0), Findings (Positive=1, Negative=0): 이렇게 순서가 바뀌게 되면, Control group이 앞으로, Negative가 위쪽으로 올라오게 되며, 이는 결과 해석에 혼선이 야기 된다.

즉, (+)에 해당하는 변수에 작은 값을 할당하여야 한다.
2. 선택

[MENU]-[Analyze]-[Descriptive Statistics]-[Crosstabs]


3. 설정

[Row][Colums]에 각각의 변수를 넣고, [Statistics]를 누른다.


4. [Statistics]

[Chi-square], [Risk]를 선택하고, [Continue]-[OK]를 누른다.
결과해석
Data의 입력이 잘 되었다면,

원하는 group이 앞에,

Finding의 Positive가 위쪽에 위치하여,

최초 예제와 같은 모양이 된다.

만일 이 모양이 다르다면 data입력 과정을 재점검한다.

Disease group과 Control group사이에는 유의한 차이가 있다. (p=0.005)

***유의사항 참조

Odd ratio, Relative risk의 경우

95% 신뢰구간에 "1"이 포함되지 않는 경우 통계적으로 유의하다고 판단한다.

그러므로
Odds ratio = 3.291 (95% 신뢰구간 = 1.404 - 7.714) 으로 통계적으로 유의하다.

Odds ratio란?
예제를 중심으로 설명하면 Disease group이 Control group에 비해서 Finding Positive가 될 가능성이 3.291 배 높고, 이는 통계적으로 유의하다.

Relative risk = 1.516 (95% 신뢰구간 = 1.164 - 1.973) 으로 통계적으로 유의하다.

Relative risk란?
예제를 중심으로 설명하면 Findings Positive이면 Negative인 경우에 비해서 Disease group이 될 가능성이 1.516 배 높고, 이는 통계적으로 유의하다.
유의사항

2 x 2 table의 chi-square test를 해석하는 두가지 방법

1. Pearson Chi-Square 의 p값을 취하는 경우:

Pearson's Chi-square (p=0.005)Continuity Correction (p=0.009)를 비교하여 각각이 유의성을 판단하는데 다르지 않다면 Pearson's Chi-square의 p값을 채택하면 된다. 위의 예에 해당하는 경우이다. (Continuity Correction은 2 x 2 table에서만 보여주는 값으로 2 x k, r x c 의 table 분석에는 나타나지 않는다.)

2. Fisher's Exact Test의 p값을 취하는 경우는 다음과 같이 두가지 경우가 있으며, 최종결과에는 Fisher's Exact Test 결과 p=??? 이라고 표현해야 한다.
  1. Pearson's Chi-square 과 Continuity Correction의 유의성 판단이 서로 다른 경우 예를 들면 Pearson's Chi-square (p=0.046), Continuity Correction (p=0.051)인 경우
  2. 2 x 2 table의 하나의 셀이라도 5보다 작은 경우
by Byung Gil Choi, MD, PhD.   cbg@catholic.ac.kr  Department of Radiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea.