Dunnett의 다중 비교 방법 정의

Dunnett의 방법은 분산 분석에서 각 요인 수준의 평균과 관리 그룹의 평균 간 차이에 대한 신뢰 구간을 생성하기 위해 사용됩니다. 구간이 0을 포함하면 두 평균을 비교할 때 유의한 차이가 없는 것입니다. 사용자는 모든 비교에 대한 모임 오류율을 지정하고, Dunnett의 방법은 그에 따라 각 개별 비교에 대한 신뢰 수준을 확인합니다.

Dunnett의 방법 예제

세 가지 체중 감량 약을 조사하여 위약과 크게 다른지 여부를 판단하려고 합니다. 이중 맹검 실험에서 50명은 약 A를 받고, 50명은 약 B를 받고, 50명은 약 C를 받고, 50명은 위약을 받습니다. 위약 그룹은 관리 그룹입니다. 각 그룹의 평균 체중 감량을 기록하고 Dunnett 방법으로 분산 분석을 수행하여, 세 가지 약이 위약과 크게 다른 체중 감량 효과를 나타내는지 판단합니다. Dunnett 방법은 다음과 같이 세 가지 신뢰 구간을 생성합니다: 그룹 A와 위약 그룹 간 평균 체중 감량의 차이에 대한 신뢰 구간, 그룹 B와 위약 그룹 간 평균 체중 감량의 차이에 대한 신뢰 구간, 그리고 그룹 C와 위약 그룹 간 평균 체중 감량의 차이에 대한 신뢰 구간을 하나씩 생성합니다. 세 가지 비교 모두에 대한 모임 오류율을 0.10으로 설정하므로, 모든 비교에 대한 신뢰 구간은 90%입니다.

약 A와 위약 간 차이에 대한 신뢰 구간은 0을 포함하므로, 그룹 A와 위약 그룹의 체중 감량에 차이가 없다는 결론을 내립니다. 약 B와 위약 간 차이에 대한 신뢰 구간은 음수만 포함하므로, 그룹 B의 환자가 위약 그룹의 환자보다 체중 감량이 적다는 결론을 내립니다. 즉, 약 B는 체중 감량에 방해가 됩니다. 마지막으로, 약 C와 위약 간 차이에 대한 신뢰 구간은 양수만 포함하므로, 약 C는 위약보다 훨씬 크게 체중 감량 효과를 나타낸다는 결론을 내립니다. 이 연구 결과로 약 C가 추천됩니다.

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