공동 주요 목표의 동일 주변 검정력 확보 방법
** 본 논문은 공동 주요(endpoints) 임상시험에서 각 목표의 주변 검정력(power)을 동일하게 만들기 위해, 전체 가족오류율(FWER)을 유지하면서 각 가설에 할당하는 유의수준(α)을 불균등하게 배분하는 방법을 제시한다. 그래픽 기반 다중검정 절차와 뉴턴‑라프슨 알고리즘을 이용해 단일 표본크기 n을 계산하고, 두 개·네 개의 공동 주요 목표에 대한 예시와 기존의 ‘동일 α’, ‘합성(Conjunctive)’, ‘분리(Disjunc…
저자: Simon Bond
**
본 논문은 공동 주요(endpoints) 목표를 가진 무작위 임상시험에서 표본크기 결정 시 발생하는 “각 목표마다 다른 주변 검정력” 문제를 다루며, 이를 해결하기 위한 새로운 방법론을 제시한다.
1. **배경 및 문제 정의**
- 단일 주요 목표를 가진 시험에서는 목표 효과크기와 표준편차를 기반으로 표본크기를 계산하고, 검정력(80~90 %)을 확보한다.
- 공동 주요 목표(k ≥ 2)가 존재하면, 각 목표마다 효과크기와 변동성이 다를 수 있어 동일 표본크기로 설계하면 검정력이 목표치에 미치지 못하거나 과도하게 높아지는 불균형이 발생한다. 기존 지침은 “가장 큰 효과크기 목표에 맞춰 전체 표본을 설정하고, 나머지는 과도하게 검정력을 갖는다”는 접근을 권고한다. 이는 윤리적·경제적 비효율을 초래한다.
2. **연구 목표**
- 전체 가족오류율(FWER, α = 5 %)을 유지하면서, 각 목표의 주변 검정력(power)을 동일하게 만들고, 표본크기 n을 하나만 결정하도록 하는 방법을 개발한다.
3. **방법론**
- **다중검정 절차**: 그래픽 기반 순차적 거부(Sequentially Rejective) 절차를 사용한다. 각 가설에 초기 명목 유의수준 α_i 를 할당하고, α_i 의 합이 전체 α와 일치하도록 제약한다.
- **표본크기 공식**: 연속형 지표를 가정하고, z‑통계량을 이용해 1차 검정 단계에서 목표가 유의미해질 확률을 주변 검정력으로 정의한다.
\
원본 논문
고화질 논문을 불러오는 중입니다...
댓글 및 학술 토론
Loading comments...
의견 남기기