실험군 대조군 사전 사후 설계에 대한 이표본 t-검정과 공분산분석의 의료보건 데이터 사례연구

Case Study in Health Care Data of Two-sample t-test and ANCOVA for Experimental and Control Group with Pre and Post Design

본 연구에서는 의료보건분야에서의 더 좋은 데이터 분석방법 한 가지를 제안하고 있다. 실험설계는 사후 관측값과 사전 관측값을 가지는 실험군 대조군의 비교실험이고, 사전점수의 동질성이 만족되지 않은 경우이다. 검정방법은 사후 관측값과 사전 관측값의 차이를 사용하여 실험군 대조군을 이표본 t-검정을 할 수도 있고 데이터 변환 없이 원시자료를 가지고 공분산분석을 할 수도 있다. 분석 결과 이표본 t-검정을 하는 경우 9개 영역 중에서 2개 영역에서 실험군과 대조군간에 통계적으로 유의한 차이가 있었고, 공분산분석을 하는 경우 9개 영역 중에서 6개 영역에서 실험군과 대조군간에 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 의료보건분야의 데이터 분석에서는 이표본 t-검정을 하는 것보다는 공분산분석을 하는 것이 검정력을 높이는 것으로 나타났다.

In this study, a better method of data analysis was proposed in a field of health care study. Experimental designs was comparative study of experimental and control group with pre and post observations, homogeneity of pre test was not satisfied. Two-sample t-test was used for testing non-equality of experimental and control group using the difference in pre and post observations, and also analysis of covariance was used for raw data without variable transformation. As a result, two-sample t-test had statistically significant differences of experimental and control group in two subgroup among all of nine subgroup, and analysis of covariance had statistically significant differences in six subgroup among all of nine subgroup. Consequently, in data analysis in a field of health care, it was founded that analysis of covariance increased the power rather than two-sample t-test.