비용효과에 대한 관측자료 연구에서의 로버스트 방법을 이용한 추론

Inference for Using Robust Method about Observational Study on Cost Effect

건강관리 정책에서 실제 관측 자료 연구는 종종 건강 관리 자원의 할당에 대한 정책을 결정하기 위하여 경제적 평가를 한다. 이러한 연구에서는 비교하는 집단들의 공변량이 불균형인 비용자료를 다루게 되는데, 비용자료는 오른쪽으로 크게 치우친 분포를 하여 올바른 추정과 검정을 할 수 없다. 본 연구에서는 관측자료 연구에서 흔히 나타나는 선택편의로 인한 자료의 불균형을 경향점수를 이용한 대응 방법에 의해 불균형을 해소하여 비교 가능한 집단으로 만들고, 비용자료 분포의 특성인 치우침 또는 이상치에 의해 생기는 문제는 로버스트 원칙과 붓스트랩 방법을 이용하여 올바른 비용효과를 검정한다.

In health care policy, real observational study now often include an economic evaluation to inform decisions about allocating health care resources. In these studies, cost data using unbalanced covariates are used to compare between groups. However, cost data typically have a highly positively skewed distribution that does not carry appropriate statistical inference. In this paper, matching method with propensity score in observational study taking selection bias is used to compare groups with unbalanced data, and problem of cost data distribution that is skewed or have outlier is solved with principle of robust and bootstrap method that are performed correct test for cost effect