본문내용
1. 보건의료 통계 개요
1.1. 통계 데이터의 분류
1.1.1. 범주형 자료와 연속형 자료
범주형 자료와 연속형 자료는 통계 데이터의 중요한 분류 기준이다. 범주형 자료는 측정한 변수의 값이 특정한 범주나 집단에 속하는 자료이다. 예를 들어 성별, 직업, 혼인상태 등이 범주형 자료에 해당한다. 이에 비해 연속형 자료는 연속적인 측정 값을 가지는 자료이다. 예를 들어 키, 몸무게, 혈압 등이 연속형 자료에 해당한다.
범주형 자료는 다시 명목척도와 순위척도로 나뉜다. 명목척도는 단순히 이름만으로 구분되는 범주형 자료이며, 순위척도는 범주 간에 순위가 있는 자료이다. 한편 연속형 자료는 간격척도와 비율척도로 나뉘는데, 간격척도는 절대 영점이 없는 자료이고, 비율척도는 절대 영점이 있는 자료이다.
이렇듯 자료의 특성에 따른 분류는 통계분석 방법을 결정하는 데 중요한 기준이 된다. 예를 들어 명목척도 자료에는 교차분석, 카이제곱검정 등의 분석이 적합하고, 연속형 자료에는 평균, 표준편차, 상관분석 등의 분석이 적합하다. 따라서 자료의 특성을 정확히 파악하는 것이 통계 분석을 위한 필수적인 첫 단계라고 할 수 있다.
1.1.2. 명목척도, 순위척도, 간격척도, 비율척도
명목척도는 측정한 자료를 단순히 범주화한 것으로, 자료들 간의 순서나 크기 비교가 불가능한 척도이다. 예를 들어 성별, 국적, 혈액형 등이 이에 해당한다. 이러한 자료는 단순 빈도 분석이나 교차분석 등 기술통계 분석에 적합하다.
순위척도는 자료들 간에 특정 순서가 존재하는 척도이다. 순위에 따라 자료들을 크기 순으로 나열할 수 있지만, 순위 간의 간격이 균일하지 않다. 예를 들어 사회경제적 지위, 직업 등이 이에 해당한다. 순위척도 자료는 중앙값, 백분위수 등의 비모수 통계분석에 활용된다.
간격척도는 절대 영점이 없지만 척도 간의 간격이 일정한 척도이다. 예를 들어 섭씨온도, 연도 등이 이에 해당한다. 간격척도 자료는 평균, 표준편차 등의 모수통계분석이 가능하다.
비율척도는 절대 영점이 있는 척도로, 각 자료 간 비율을 계산할 수 있다. 예를 들어 키, 몸무게, 소득 등이 이에 해당한다. 비율척도 자료는 모든 종류의 통계분석이 가능하다.
이처럼 통계 자료는 척도 수준에 따라 분석 방법이 달라지므로, 자료의 특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다.
1.2. 가설 검정의 절차
1.2.1. 귀무가설과 대립가설
보건 의학 연구에서 연구자가 증명하고자 하는 실험가설과 반대되는 입장, 즉 증명되기 전까지는 효과가 없다는 가설을 귀무가설(영가설)이라 한다. 귀무가설은 연구자가 증명하고자 하는 실험가설을 부인하는 가설로, 일반적으로 "변수 간 차이가 없다" 또는 "변수 간 관련이 없다"와 같은 형태로 표현된다.
그와 반대인 실험을 통해 효과가 있다고 증명하는 가설을 대립가설이라 한다. 대립가설은 귀무가설과 반대되는 내용의 가설로, 일반적으로 "변수 간 차이가 있다" 또는 "변수 간 관련이 있다"와 같은 형태로 표현된다. 대립가설은 귀무가설이 기각되면 받아들여지는 가설이다.
가설 검정 시 연구자는 귀무가설이 참이라는 전제 하에 통계적 분석을 실시하여 귀무가설을 기각할 것인지 여부를 판단한다. 통계적 분석 결과 귀무가설이 기각되면 대립가설이 채택되어 연구자가 증명하고자 했던 실험가설이 지지된다고 볼 수 있다.
1.2.2. 가설 검정 단계
가설 검정 단계는 총 5단계로 이루어진다. 첫째, 귀무가설과 대립가설을 설정한다. 귀무가설은 실험에서 증명하고자 하는 실험가설과 반대되는 "효과가...
