보건통계 기말고사 문제집

문서 내 토픽

1. 상관분석 및 회귀분석

호흡기질환 발생율과 분진농도의 관계, 혈중 수은 농도와 섭취량의 관계, 체중과 혈당량의 관계 등을 분석하기 위해 상관계수 r을 계산하고 회귀방정식을 구하며 Ho:p=0 또는 Ho:B=0에 대한 t검정 및 F검정을 수행하는 통계적 방법을 다룬다.
2. 가설검정 및 신뢰구간

모평균에 대한 신뢰구간 추정, 단일표본 t검정, 모평균이 특정값과 다른지를 판정하는 양측검정, 모평균이 특정값보다 큰지를 판정하는 단측검정 등 다양한 가설검정 방법과 95% 또는 99% 신뢰도에서의 신뢰구간 계산을 포함한다.
3. 분산분석(ANOVA)

사료의 종류에 따른 생쥐의 체중 증가량 차이, 자극방법에 따른 동물의 반응시간 차이, 운동량에 따른 체지방량 차이 등 3개 이상의 집단 간 평균 차이를 검정하는 일원분산분석 방법을 다룬다.
4. 카이제곱검정

신생아 체중분포의 동일성 검정, 유해물질 종류와 질병의 독립성 검정, 기호식품과 충치유무의 관련성 검정, 혈액형 분포의 차이 검정 등 범주형 자료의 독립성 및 동질성을 검정하는 방법을 포함한다.
5. 대응표본 검정

일란성 쌍생아의 흡연 여부에 따른 혈중 CO-Hb량 비교, 심장발작 후 1일과 2일의 콜레스테롤 양 비교, 항고혈압제 투여 전후의 만족도 비교, 교육 전후의 기계조작 능력 점수 비교 등 대응된 두 표본의 평균 차이를 검정한다.
6. 독립표본 검정

이유식과 모유 섭취 집단의 아기 체중 증가량 비교, 간염 관련 두 집단의 혈중 GPT량 비교, 살충제 노출 여부에 따른 Acetylcholine값 비교 등 독립된 두 표본의 평균 차이를 t검정으로 검정하는 방법을 다룬다.
7. 비율 추정 및 검정

규칙적 양치질 실행 비율의 신뢰구간 추정, 환자군과 대조군의 흡연 비율 차이 검정 등 모비율 p에 대한 신뢰구간 추정과 두 모비율의 차이에 대한 가설검정을 포함한다.
8. 기술통계 및 신뢰도 분석

간암환자의 혈액 효소 활성도 자료에서 95% 신뢰도의 신뢰구간 계산, 운동 후 심박동수 자료의 신뢰구간 및 모평균 검정, 카드뮴 혈중 농도의 신뢰구간 추정 등 표본 자료로부터 모집단 특성을 추론하는 방법을 다룬다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 상관분석 및 회귀분석

상관분석과 회귀분석은 변수 간의 관계를 파악하는 핵심적인 통계 기법입니다. 상관분석은 두 변수 간의 선형 관계의 강도를 측정하며, 회귀분석은 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 정량적으로 분석합니다. 실무에서 매우 유용하지만, 상관관계가 인과관계를 의미하지 않는다는 점을 항상 기억해야 합니다. 또한 이상치의 영향을 받기 쉬우므로 데이터 전처리가 중요합니다. 회귀분석의 가정(선형성, 정규성, 등분산성 등)을 검증하는 과정도 필수적입니다.
2. 가설검정 및 신뢰구간

가설검정과 신뢰구간은 표본 데이터로부터 모집단에 대한 추론을 가능하게 하는 기본적인 통계 방법입니다. 가설검정은 귀무가설과 대립가설을 설정하여 데이터가 특정 주장을 지지하는지 판단합니다. 신뢰구간은 모수의 범위를 추정하여 불확실성을 정량화합니다. p-값의 해석에 주의가 필요하며, 유의수준 선택이 결과에 영향을 미칩니다. 표본 크기가 작을 경우 신뢰도가 낮아질 수 있으므로 적절한 표본 설계가 중요합니다.
3. 분산분석(ANOVA)

분산분석은 세 개 이상의 그룹 간 평균 차이를 검정하는 강력한 방법입니다. 일원분산분석, 이원분산분석 등 다양한 형태가 있어 복잡한 실험 설계에 대응할 수 있습니다. 분산분석의 기본 가정인 정규성, 등분산성, 독립성을 만족해야 신뢰할 수 있는 결과를 얻습니다. 유의한 차이가 발견되면 사후검정(post-hoc test)을 통해 어느 그룹 간에 차이가 있는지 파악해야 합니다. 비모수 대안인 크루스칼-월리스 검정도 고려할 가치가 있습니다.
4. 카이제곱검정

카이제곱검정은 범주형 데이터의 독립성과 적합도를 검정하는 필수적인 방법입니다. 관찰도수와 기대도수의 차이를 통해 변수 간의 연관성을 판단합니다. 기대도수가 5 미만인 셀이 많으면 검정의 신뢰도가 떨어지므로 주의가 필요합니다. 이 경우 피셔의 정확검정이나 몬테카를로 시뮬레이션을 고려할 수 있습니다. 카이제곱검정은 계산이 간단하고 해석이 직관적이어서 실무에서 광범위하게 활용됩니다.
5. 대응표본 검정

대응표본 검정은 동일한 대상에서 두 시점의 측정값을 비교하는 중요한 방법입니다. 대응표본 t검정은 전후 비교 연구에서 자주 사용되며, 개인차를 통제할 수 있어 통계적 검정력이 높습니다. 정규성 가정이 위반될 경우 윌콕슨 부호순위 검정 같은 비모수 방법을 사용할 수 있습니다. 대응표본의 차이가 정규분포를 따르는지 확인하는 것이 중요하며, 표본 크기가 작을 때는 정규성 검정이 필수입니다.
6. 독립표본 검정

독립표본 검정은 서로 다른 두 그룹의 평균을 비교하는 기본적인 통계 기법입니다. 독립표본 t검정은 두 그룹의 분산이 같은지 여부에 따라 웰치 t검정을 고려해야 합니다. 표본 크기가 크면 중심극한정리에 의해 정규성 가정이 덜 중요해집니다. 정규성과 등분산성 가정을 검증하는 과정이 필수적이며, 가정 위반 시 맨-휘트니 U검정 같은 비모수 방법을 사용합니다. 효과크기도 함께 보고하여 실질적 의미를 전달해야 합니다.
7. 비율 추정 및 검정

비율 추정 및 검정은 범주형 데이터에서 특정 범주의 비율을 분석하는 방법입니다. 단일 비율 검정, 두 비율 비교, 다중 비율 비교 등 다양한 상황에 적용됩니다. 표본 크기가 작을 때는 정규근사가 부정확할 수 있으므로 이항분포를 직접 사용하는 것이 좋습니다. 신뢰구간 계산 시 윌슨 점수 방법이 정규근사보다 더 정확한 결과를 제공합니다. 비율 검정은 의료, 품질관리, 여론조사 등 실무에서 광범위하게 활용됩니다.
8. 기술통계 및 신뢰도 분석

기술통계는 데이터의 기본 특성을 파악하는 첫 단계로 매우 중요합니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등을 통해 데이터의 중심과 산포를 이해할 수 있습니다. 신뢰도 분석은 측정도구의 일관성을 평가하며, 크론바흐 알파, 분할-반분 신뢰도 등이 주로 사용됩니다. 기술통계와 신뢰도 분석을 통해 데이터 품질을 사전에 검증하면 이후 분석의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 시각화를 통한 데이터 탐색도 이상치 발견과 패턴 인식에 도움이 됩니다.

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