주요 내용으로 건너뛰기
MedCalc

연속 측정

예를 들어 포도당 내성 검사에서와 같이 연속 측정을 한 경우, 각 피험자의 데이터를 다음과 같은 하나 또는 두 개의 요약 측정값으로 요약하는 것이 유용한 경우가 많습니다.

  • 최고점의 높이(최대값)
  • 최고점에 도달하는 시간
  • 처음 값과 마지막 값의 차이
  • 곡선하면적(AUC)

이러한 요약 측정값은 연속 측정 명령으로 얻고 통계적으로 분석할 수 있습니다. 프로그램은 관측값의 그래프를 만들고, 요약 측정값이 여러 하위 그룹 간에 다른지를 검사하기 위해 적절한 통계 검정을 수행합니다.

스프레드시트에 데이터를 입력하는 방법

MedCalc의 다른 모든 통계 절차에서는 한 케이스의 데이터를 스프레드시트의 한 행에 입력해야 하지만, 연속 측정에서는 모든 케이스의 데이터를 하나의 열(이 예에서는 Value)에 입력해야 합니다. 스프레드시트의 다른 열에는 다음이 들어 있어야 합니다.

  • 시간 변수: 시간은 숫자로 입력해야 하며 같은 단위(예: 시간, 일)로 표현해야 합니다. 시간 간격은 같지 않아도 됩니다.
  • 케이스를 식별하는 범주형 변수
  • 케이스가 속한 그룹을 식별하는 (선택적) 범주형 변수

이 예에서 케이스 1은 “malabsorption” 그룹에 속하며, 시간 0에서 값 0.08, 시간 30에서 값 5.70, 시간 45에서 값 3.22가 측정되었습니다.

데이터
A1
Malabsorption
 ABCDE
GroupCaseTimeValue
1Malabsorption100.08
2Malabsorption1305.70
3Malabsorption1453.22
4Malabsorption200.08
5Malabsorption2150.08
6Malabsorption2300.14
7Malabsorption2452.10
8Normal1000.08
9Normal10153.72
10Normal103016.02
11Normal10458.17
12Normal1100.08
13Normal11156.72
14Normal11305.48
15Normal11454.84

데이터가 다른 형식으로 구성되어 있으면(예: 서로 다른 시점의 데이터가 여러 열에 있는 경우) 열 쌓기 도구를 사용하여 데이터를 재배열할 수 있습니다.

필수 입력 항목

연속 측정

변수 Y(데이터): 모든 케이스의 연속 측정값이 들어 있는 변수입니다.

변수 X(시간): 여러 측정의 시점이 들어 있는 변수입니다.

케이스 식별: 케이스 식별 데이터가 들어 있는 범주형 변수입니다.

그룹: 그룹 식별 데이터가 들어 있는 범주형 변수입니다.

요약 측정값: 통계 분석에 사용할 적절한 요약 측정값을 여기에서 선택합니다.

  • 최소값과 최소값 도달 시간
  • 최대값과 최대값 도달 시간
  • 처음 관측값, 마지막 관측값
  • 처음 값과 마지막 값의 차이
  • 마지막 관측값과 처음 관측값의 변동 비율(%): 100x(마지막-처음)/처음으로 계산합니다.
    이 요약 측정값을 계산하려면 처음 관측값이 0이어서는 안 됩니다.
  • 처음 관측값과의 최대 차이
  • 처음 관측값과의 최대 차이 비율(%): 100x(최대 차이/처음)으로 계산합니다.
    이 요약 측정값을 계산하려면 처음 관측값이 0이어서는 안 됩니다.
  • 시간 가중 평균: 케이스의 AUC(기준선 0)를 전체 시간 간격(마지막 관측 시점에서 처음 관측 시점을 뺀 값)으로 나누어 계산합니다. 관측값이 하나뿐이면 그 값을 시간 가중 평균으로 사용합니다.
  • 곡선하면적(AUC)
    곡선하면적은 기준값으로 무엇을 사용하느냐에 따라 3가지 방법으로 계산할 수 있습니다. 0, 처음 관측값 또는 최소값입니다(처음 관측값을 기준값으로 사용하면 곡선하면적이 음수일 수 있습니다).
    AUC를 계산하려면 MedCalc에서 모든 케이스의 처음 관측값과 마지막 관측값의 시점이 같아야 합니다. 그렇지 않으면 대안으로 시간 가중 평균을 요약 측정값으로 사용할 수 있습니다.
  • 임계값보다 크거나, 크거나 같거나, 작거나, 작거나 같은 시간의 비율(%)

옵션

  • 시간 왼쪽 정렬: 이 옵션을 선택하면 MedCalc는 케이스의 모든 시간값에서 그 케이스의 처음 시간값을 빼서 시간을 왼쪽 정렬합니다. 이렇게 하면 각 케이스의 시작 시간이 0이 됩니다.

통계 분석

  • 자동: 데이터 분석 방법을 MedCalc가 정하게 합니다. 이 옵션을 선택하면 MedCalc는 여러 그룹의 요약 통계량을 분석하고 정규분포에 대한 검정을 수행합니다(정규분포에 대한 검정은 그룹별로 값을 z 점수로 변환한 후 전체 표본에 대해 수행합니다). 데이터가 정규분포를 따르면 소프트웨어는 모수 검정을 수행합니다. 데이터가 정규분포를 따르지 않으면 소프트웨어는 로그 변환을 시도합니다. 로그 변환 후 데이터가 정규분포를 따르면 로그 변환된 데이터에 대해 통계 검정을 수행하고, 그렇지 않으면 변환하지 않은 데이터에 비모수 검정을 사용합니다.
  • 모수 검정: 요약 측정값이 정규분포를 따른다고 가정하고 모수 검정을 사용합니다.
  • 로그 변환 후 모수 검정: 요약 측정값에 로그 변환을 수행한 다음 모수 검정을 수행합니다.
  • 비모수 검정: 비모수 검정을 사용합니다.

모수 검정의 경우 MedCalc는 그룹이 2개이면 t-검정을, 2개보다 많으면 일원배치 분산분석(ANOVA)을 사용합니다.

비모수 검정의 경우 MedCalc는 그룹이 2개이면 Mann-Whitney 검정을, 2개보다 많으면 Kruskal-Wallis 검정을 사용합니다.

정규분포에 대한 검정: 정규분포에 대한 검정을 선택하는 옵션은 통계 분석으로 “자동”을 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.

결과

결과 창에는 여러 하위 그룹에서 선택한 요약 측정값에 대한 통계량(표본 크기, 평균, SD 등)이 표시됩니다. 이어서 하위 그룹 간에 차이가 없다는 가설을 검정하기 위해 통계 검정을 수행합니다. 결과 P값이 0.05보다 작으면 요약 측정값이 여러 하위 그룹 간에 유의하게 다르다고 결론짓습니다.

연속 측정

Y 변수(데이터)

Value

X 변수(시간)

Time

케이스에 대한 변수

Case

그룹에 대한 변수

Group

관심 요약 측정값

곡선하면적(기준 = 0)

Shapiro-Wilk 검정
정규분포에 대하여

W=0.9364
정규성 채택(P=0.3747)

그룹

n

평균

95% 신뢰구간

SD

중앙값

95% 신뢰구간

MALABSORPTION

9

459.733

343.453 ~ 576.014

151.275

505.875

299.276 ~ 611.196

NORMAL

5

774.015

300.218 ~ 1247.812

381.582

599.850

 

t-검정

차이

314.2817

차이의 95% 신뢰구간

7.3385 ~ 621.2248

검정 통계량 t

2.231

자유도(DF)

12

양측 확률

P = 0.0455

케이스 값 [숨기기]

그룹

케이스 ID

시간 간격

처음

끝

최소

최대

곡선하면적(기준 = 0)

MALABSORPTION

1

360

0.08

0.32

0.08

13.15

667.4250

MALABSORPTION

2

360

0.08

0.28

0.08

6.37

569.6250

NORMAL

10

360

0.08

0.29

0.08

16.02

919.8750

NORMAL

11

360

0.08

0.28

0.08

6.72

599.8500

MALABSORPTION

3

360

0.08

0.11

0.08

3.47

306.0000

MALABSORPTION

4

360

0.08

0.12

0.08

3.3

298.2000

MALABSORPTION

5

360

0.08

0.42

0.08

8.27

617.8500

MALABSORPTION

6

360

0.08

0.08

0.08

4.92

256.2750

MALABSORPTION

7

360

0.08

0.18

0.08

9.29

527.4750

MALABSORPTION

8

360

0.08

0.2

0.08

2.54

388.8750

MALABSORPTION

9

360

0.08

0.08

0.08

6.28

505.8750

NORMAL

12

360

0.08

0.08

0.08

9.98

499.5000

NORMAL

13

360

0.08

0.25

0.08

7.27

472.8750

NORMAL

14

360

0.08

0.37

0.08

17.61

1377.9750

Help button Print button

그래프

연속 측정 그래프는 각 케이스에 대해 연속 데이터를 순서대로 표시합니다.

연속 측정 그래프

케이스가 많으면 하위 그룹마다 별도의 그래프를 만드는 것이 좋을 수 있습니다. “normal” 그룹의 모든 케이스에 대한 연속 측정 그래프를 만들려면 필터 상자에 적절한 필터를 입력합니다.

연속 측정 – 필터

그러면 다음 그래프가 만들어집니다.

연속 측정 그래프

“Malabsorption” 그룹에 대해서는 그 그룹에 대한 비슷한 필터를 선택합니다.

연속 측정 – 필터

그러면 다음 그래프가 만들어집니다.

연속 측정 그래프

참고문헌

  • Bland M (2000) An introduction to medical statistics, 3rd ed. Oxford: Oxford University Press.
  • Mathews JNS, Altman DG, Campbell MJ, Royston P (1990) Analysis of serial measurements in medical research. British Medical Journal 300:230-235. PDF

관련 항목

https://www.medcalc.org/ko/manual/serialmeasurements.php

© 2026 MedCalc Software Ltd