효과 크기란 무엇인가요? | 통계

효과 크기는 두 변수 간의 통계적 관계의 강도를 측정하는 방법입니다. 개입 또는 치료의 효과의 정도를 나타내는 데 사용되는 표준화된 척도입니다. 다시 말해, 효과가 얼마나 큰지입니다.

큰 효과 크기와 작은 효과 크기

물리 치료에서는 효과 크기를 사용하여 비특이적 만성 요통이나 무릎 골관절염과 같은 질환에 대한 다양한 치료의 효과를 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 허리 통증에 대한 운동 프로그램의 효과 크기가 크다는 것은 해당 치료가 통증 감소에 매우 긍정적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 반면, 효과 크기가 작으면 통증 감소에 미치는 영향이 미미합니다.

효과 크기는 표본 크기와 무관하므로 표본 크기가 작다고 해서 반드시 효과 크기가 작다는 것을 의미하지는 않습니다. 작은 샘플은 큰 효과를 가져올 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

다양한 연구 비교

효과 크기는 다양한 연구, 모집단 및 결과 측정에 걸쳐 치료 효과를 비교할 수 있기 때문에 의학 연구에서 특히 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 연구에서 어떤 치료법이 통계적으로 유의미한 결과를 나타낼 수 있습니다. 하지만 한 연구가 다른 연구보다 더 큰 효과 크기를 보여 특정 상황이나 인구 집단에서 치료가 더 효과적일 수 있음을 나타낼 수 있습니다.

효과 크기는 표본 크기와 무관하므로 표본 크기가 작다고 해서 반드시 효과 크기가 작다는 것을 의미하지는 않습니다. 작은 샘플은 큰 효과를 가져올 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

코헨의 d

물리치료 연구에 사용되는 일반적인 효과 크기 통계는 두 그룹(예: 치료군과 대조군) 간의 결과 측정값(예: 통증 점수)의 평균 변화를 비교하여 표준편차 단위로 표현하는 Cohen's d입니다. 특정 연구에 따라 Hedge의 g 또는 r과 같은 다른 효과 크기 통계도 사용될 수 있습니다.

낮은 p값 ≠ 큰 효과 크기

또한 효과 크기는 의학 연구에서 통계적 유의성을 판단하는 데 자주 사용되는 p값의 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. P값은 관찰된 효과가 통계적으로 유의미한지 여부만 나타내며, 효과의 크기에 대한 정보는 제공하지 않습니다. 반면 효과 크기는 효과의 실제적 또는 임상적 중요성을 측정하는 척도로, 의학적 결정을 내리는 데 더 적절할 수 있습니다.

p값은 효과의 크기를 나타내지 않는다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 어떤 독자들은 주어진 p값이 낮으면 효과가 크다는 의미라고 생각하기도 합니다. 이는 사실이 아닙니다. 그룹 간 차이가 작은 대규모 샘플은 작은 p-값을 생성할 수 있습니다.

간편한 계산

일부 연구자들은 논문에서 효과 크기를 보고하지 않습니다. 봉투 뒷면 계산을 통해 효과 크기를 확인할 수 있습니다:

코헨의 D 공식:

(M1 - M2)/SDpooled

M1: 평균 1

M2: 평균 2

SDpooled: 풀링된 표준 편차

이 공식은 n = 50보다 크고 그룹 크기가 동일한 샘플에 가장 효과적이라는 점에 유의하세요. 소규모 그룹에서는 효과가 실제보다 크게 나타납니다. 이는 데이터 노이즈 때문입니다.

참조

캠퍼 S. J. (2019). 결과 해석 2-통계적 유의성 및 임상적 의미: 증거를 실무에 연결하기. 정형외과 및 스포츠 물리 치료 저널, 49(7), 559-560.

Nuzzo R. (2014). 과학적 방법: 통계적 오류. 자연, 506(7487), 150-152.