Survival Manual for Statistical Analysis
(통계분석 생존지침서)


by Byung Gil Choi, MD, PhD.
MedCalc Simple test
SPSS를 이용하는 통계방법이 아니므로 프로그램 MedCalc 가 설치되어 있어야 한다.
개념
raw data가 없이 결과값만 있는 경우 실행할 수 있는 간단한 통계방법.

[MedCalc]에서는 상당수의 통계를 simple test로 진행할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
  1. raw data를 가지고 있는 경우가 최선이지만, 어떤 경우는 2x2 table로 직접 data를 입력하는 경우가 있다. 이런 경우 통계를 실행하려고 table의 내용을 모두 풀어서 raw data를 만들어야 하는 경우.
  2. 어떤 논문을 읽다가 의문스러운 부분이 있어 간단하게 통계를 실행하고자 하는 경우.
  3. sensitivity, specificity를 알고 있는 2군이 있다. 2군간에 sensitivity에 유의한 차이가 있는지 알고 싶은 경우 등 무수히 많은 경우 유용한 도움이 될 것이다.
선택
[MENU]-[Tests]에 총 17개의 simple test 방법이 있다.

원하는 통계 방법을 선택하고 해당 사항을 입력하면 간단히 통계결과를 알 수 있다.
Test for one mean
[MENU]-[Tests]-[Test for one mean]

예제

신장질환 환자 30명

수축기 혈압 평균 = 137.17

수축기 혈압 표준편차 = 27.602

정상 수축기 혈압(120mmHg)과 유의한 차이가 있는가?

결과 유의한 차이가 있다 (p=0.0019).

참조
SPSS
One-Sample t-test (일표본 t 검정)
Test for one proportion
[MENU]-[Tests]-[Test for one proportion]

예제

새로운 검사의 반응률 = 91.2% (n=104) 였다.

기존의 검사의 반응률은 89%알려져 있다.

새로운 검사가 기존의 검사와 유의한 차이가 있는가?

결과 유의한 차이가 없다 (p=0.4733).

참조 없음.
Chi-square test
[MENU]-[Tests]-[Chi-square test]

예제 A, B, C 병원간에 질병 분포의 차이가 있는가?

r x c table Hospital
A B C
US Liver Cirrhosis 17 14 22
Fatty Liver 24 9 12
Normal Liver 10 7 8

결과 유의한 차이가 없다 (p=0.3020).

참조
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)

SPSS
in r x c table
Pearson's chi-square test (Pearson 카이제곱검정, Chi-square test for independence)
Fisher's exact test (2x2 table)
[MENU]-[Tests]-[Fisher's exact test]

예제 Disease group과 Control group간에 Findings 여부에 차이가 있는가?

2 x 2 table Group
Disease group Control group
Findings Positive 20 4
Negative 5 19

결과 유의한 차이가 있다 (p=0.000031).

참조
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)
McNemar test on paired proportions (2x2 table)
[MENU]-[Tests]-[McNemar test]

예제 CT Findings과 Pathologic Dx. 간에 유의한 차이가 있는가?

2 x 2 table Pathologic Dx.
Positive Negative
CT Findings Positive 31 10
Negative 12 25

결과 유의한 차이가 없다 (p=0.8318).

참조
SPSS
in 2 x 2 table
McNemar test (맥네마 검정)
Comparison of means (t-test)
[MENU]-[Tests]-[Comparison of]-[means (t-test)]

예제 정상간과 지방간의 AST간에 유의한 차이가 있는가?

정상간 AST (n=165)

-- 평균 = 18.379
-- 표준편차(SD) = 7.5921

지방간 AST (n=22)

-- 평균 = 25.641
-- 표준편차(SD) = 10.9822

결과 유의한 차이가 있다 (p=0.0001).

참조
SPSS
t-test (Student t-test, Independent-sample t-test, 독립표본 t 검정, t 검정)
Comparison of standard deviations (F-test)
MENU]-[Tests]-[Comparison of]-[standard deviations (F-test)]

예제 정상간과 지방간의 AST 표준편차(SD)에 유의한 차이가 있는가?

정상간 AST (n=165)

-- 평균 = 18.379
-- 표준편차(SD) = 7.5921

지방간 AST (n=22)

-- 평균 = 25.641
-- 표준편차(SD) = 10.9822

결과 유의한 차이가 있다 (p=0.011).

참조 없음.
Comparison of correlation coefficients
[MENU]-[Tests]-[Comparison of]-[correlation coefficients]

예제 2군간의 correlation coefficient에 유의한 차이가 있는가?

A 검사의 correlation coefficient = 0.216 (n=55)

B 검사의 correlation coefficient = 0.536 (n=169)

결과 유의한 차이가 있다 (p=0.0171).

참조 없음.
Comparison of two proportions
MENU]-[Tests]-[Comparison of]-[proportions]

예제 CT Finding과 MR Finding간의 sensitivity에 유의한 차이가 있는가?

2 x 2 table Gold standard Subtotal
Positive Negative
CT Finding Positive 98 2 100
Negative 4 95 99
Subtotal 102 97 199
Sensitivity(%) = (98/102)*100 96.08
Specificity(%) = (95/97)*100 97.94

2 x 2 table Gold standard Subtotal
Positive Negative
MR Finding Positive 126 52 178
Negative 12 253 265
Subtotal 138 305 443
Sensitivity(%) = (126/138)*100 91.30
Specificity(%) = (253/305)*100 82.95

결과 유의한 차이가 없다 (p=0.2280).

참조 없음.
Comparison of areas under independent ROC curves
[MENU]-[Tests]-[Comparison of]-[areas under independent ROC curves]

예제 2군간의 ROC curve는 유의한 차이가 있는가?

LN count의 AUC (areas under ROC curves) = 0.947, 표준오차(SE) = 0.0208

Longest LN diameter의 AUC (areas under ROC curves) = 0.691, 표준오차(SE) = 0.0515

결과 유의한 차이가 있다 (p<0.0001).

참조
MedCalc
ROC curve (Receiver Operating Characteristic curve)
Comparison of ROC curves
Confidence interval for a rate
[MENU]-[Tests]-[Rates]-[Confidence interval for a rate]

예제 총 1000명의 직원중에 37명의 감기 환자가 있었다. 발생률과 95%신뢰구간은?

결과

발생률 (Incidence rate) = 0.037 (3.7%)

95% Confidence Interval = 0.02605 to 0.051 (2.6% - 5.1%)

참조
SPSS
Confidence interval (CI, 신뢰구간)
Comparison of two rates
[MENU]-[Tests]-[Rates]-[Comparison of two rates]

예제
직장별 발생률에 유의한 차이가 있는가?
직장별 발생률과 95% 신뢰구간은?

A직장 : 총 1000명의 직원중에 37명의 감기 환자가 발생
B직장 : 총 980명의 직원중에 29명의 감기 환자가 발생

결과
A, B 직장간의 발생률에는 유의한 차이가 없다 (p=0.3667)

A 직장
발생률 (Incidence rate) = 0.037 (3.7%)
95% Confidence Interval = 0.02605 - 0.051 (2.6% - 5.1%)

B 직장
발생률 (Incidence rate) = 0.02959 (2.96%)
95% Confidence Interval = 0.01982 - 0.0425 (1.98% - 4.25%)

참조 없음.
Relative risk (2x2 table)
[MENU]-[Tests]-[Relative risk]

예제 Relative risk는?

2 x 2 table Group
Disease Control
Findings Positive 31 9
Negative 45 43

결과 Relative risk = 2.3567 (p=0.0101)

Findings Positive이면 Negative인 경우에 비해서 Disease group이 될 가능성이 2.3567 배 높고, 이는 통계적으로 유의하다.

참조
Excel
in 2 x 2 table
Sensitivity (민감도) Specificity (특이도) Accuracy (정확도) Prevalence (유병률)
Positive predictive value (양성예측도) Negative predictive value (음성예측도)
Odds ratio (교차비) Relative risk (상대위험도)

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)
Odds ratio (2x2 table)
[MENU]-[Tests]-[Odds ratio]

예제 Odds ratio는?

2 x 2 table Group
Disease Control
Findings Positive 31 9
Negative 45 43

결과 Odds ratio = 3.2914 (p=0.0061)

Disease group이 Control group에 비해서 Finding Positive가 될 가능성이 3.2914배 높고, 이는 통계적으로 유의하다.

참조
Excel
in 2 x 2 table
Sensitivity (민감도) Specificity (특이도) Accuracy (정확도) Prevalence (유병률)
Positive predictive value (양성예측도) Negative predictive value (음성예측도)
Odds ratio (교차비) Relative risk (상대위험도)

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)

Inter-rater agreement
[MENU]-[Tests]-[Inter-rater agreement]

예제 혈액검사와 소변검사는 일치하는가?

r x r table Blood
B1 B2 B3 B4 B5
Urine U1 14 0 3 3 1
U2 3 15 2 3 0
U3 4 6 18 3 3
U4 7 5 3 14 0
U5 1 4 2 4 9

결과 k (kappa) = 0.436 (중등도의 일치도를 보인다.)

Value of k (kappa) Strength of agreement
< 0.20 Poor
0.21 - 0.40 Fair
0.41 - 0.60 Moderate
0.61 - 0.80 Good
0.81 - 1.00 Very good

참조
SPSS
in r x r table
Gamma, Kappa (Degree of agreement, 일치도)
Diagnostic test (2x2 table)
[MENU]-[Tests]-[Diagnostic test]

예제 Sensitivity, Specificity, Positive predictive value (PPV), Negative predictive value (NPV), Prevalence ?

2 x 2 table Pathology
malignant benign
Ascites Positive 98 2
Negative 4 95

결과

Sensitivity(%) 96.08
Specificity(%) 97.94
Prevalence(%) 51.26
Positive predictive value (PPV)(%) 98.00
Negative predictive value (NPV)(%) 95.96

참조
Excel
in 2 x 2 table
Sensitivity (민감도) Specificity (특이도) Accuracy (정확도) Prevalence (유병률)
Positive predictive value (양성예측도) Negative predictive value (음성예측도)
Odds ratio (교차비) Relative risk (상대위험도)
Likelihood ratios (2xk table)
[MENU]-[Tests]-[Likelihood ratios (2xk table)]

예제 likelihood ratio와 95% CI는?

2 x k table Positive Negative
200 - 220 0 3
220 - 240 1 19
240 - 260 7 15
260 - 280 22 6
280 - 300 22 2
300 - 320 3 0

결과

Likelihood ratio 95% CI
200 - 220 0 0.000 to 2.652
220 - 240 0.0431 0.00599 to 0.309
240 - 260 0.382 0.171 to 0.855
260 - 280 3.000 1.332 to 6.759
280 - 300 9.000 2.235 to 36.239
300 - 320 0.252 to ∞

참조
MedCalc
in 2 x k table
Interval likelihood ratio (간격우도비)
by Byung Gil Choi, MD, PhD.   cbg@catholic.ac.kr  Department of Radiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea.