PASW 17.0 활용하기 일시 : 2009.07.15, (PM) 6:30-10:30 장소 : 삼성암센터 (지하1층 세미나실2)

PASW 17.0 활용하기 일시 : , (PM) 6:30-10:30 장소 : 삼성암센터 (지하1층 세미나실2)

내용 자료 입력하기, 저장하기 엑셀로 입력된 자료 불러오기 실제 분석 절차 및 결과 제시
S/W : PASW (Predictive Analytics Software) 17.0

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자료 입력 및 저장하기 PASW에서 Data 직접 입력하기 입력한 변수 정보 확인하기 Data 저장하기

자료 입력 하기 PASW에서 Data 직접 입력하기

Step2 클릭 !!!

Tip. 문자형 자료 입력하기 클릭 !!!

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엑셀 자료

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연관성 분석

Example 1-1 Ex) 흡연상태(C, P, N)와 폐암 발생간 연관성 환자군 정상군 total C 28 (80%)
(53%) 7 (20%) (22%) 35 P 20 (67%) (38%) 10 (33%) (31%) 30 N 5 (25%) (9%) 15 (75%) (47%) 53 32 85

가설 : 흡연 상태간 폐암 발생 비율이 차이가 있다.
가설 : 폐암군과 정상군간 흡연상태 비율이 차이가 있다.

-> Chi-square test, Fisher’s exact test 수행

분석할 자료 불러오기

분석 절차 가중치 부여하기 Chi-Square test or Fisher’s Exact test 수행

가중치 부여 :Step1 데이터 > 가중 케이스 39

가중치 부여 :Step2 40

가중치 부여 :Step2 41

Output

Chi-square test, Fisher’s exact test :Step1
분석 > 기술통계량 > 교차분석 43

44

클릭 !!! 45

46

클릭 !!! 47

48

Output : 빈도분포표

Output : 카이제곱 검정 결과

Example 1-2 Ex) 하루 흡연량(0, <=10/day, >10/day)과 폐암 발생 여부간 연관성

Example 1-2 가설 : 세 군(흡연량)간 폐암 발생 비율이 다르다. 가설 : 폐암군과 정상군간 흡연량 비율이 다르다.
가설 : 하루 흡연량이 많을수록 폐암 발생 비율이 높다. 가설 : 폐암군은 정상군보다 흡연량이 많다.

가설 : 세 군(흡연량)간 폐암 발생 비율이 다르다.
가설 : 폐암군과 정상군간 흡연량 비율이 다르다. Chi-square test, Fisher’s exact test

가설 : 하루 흡연량이 많을수록 폐암 발생 비율이 높다.
Cochran-Armitage test

분석 절차 문자형 변수 Group(정상군, 환자군)을 숫자형 변수로 바꾸기 가중치 부여하기
Cochran-Armitage test 수행

데이터 변환 - 문자 -> 숫자: Step1
변환 > 다른 변수로 코딩변경

데이터 변환 - 문자 -> 숫자 : Step2

데이터 변환 - 문자 -> 숫자 : Step3

Data 변환 결과

가중치 부여:Step1 데이터 > 가중 케이스 62

가중치 부여:Step2 63

가중치 부여:Step2 64

Output

Cochran-Armitage test: Step1
분석 > 기술통계량 > 교차분석 66

67

클릭 !!! 68

69

클릭 !!! 70

71

Output : 빈도분포표

Output : 분석결과

가설 : 폐암군은 정상군보다 흡연량이 많다. Mann-Whitney test

분석 절차 가중치 부여하기 Mann-Whitney test 수행

Mann-Whitney test: Step1
분석 > 분산분석 > 비모수적 검정 > 독립 2 표본 76

클릭 !!!

Output

Example 1-3 Ex) 하루 흡연량(0, <=10/day, >10/day)과 BP level (SBP;
<130, 130<= < 150, >=150)간 연관성 가설 : 세 군(흡연량)간 BP level 비율이 다르다 가설 : 흡연량이 많을수록 BP level이 높은가

가설 : 세 군(흡연량)간 BP level 비율이 다르다.
Chi-square test, Fisher’s Exact test

-> 기대돗수 check If expected count less than 5, Fisher’s Exact test

분석 절차 가중치 부여하기 Fisher’s Exact test 수행

Fisher’s exact test: Step1
분석 > 기술통계량 > 교차분석

클릭 !!! 87

클릭 !!! 89

클릭 !!! 91

Output 93

Output 94

가설 : 흡연량이 많을수록 BP level이 높은가
Spearman’s correlation analysis

분석 절차 가중치 부여하기 Spearman’s correlation analysis 수행

Spearman’s correlation analysis: Step1
분석 > 상관분석 > 이변량 상관계수 97

클릭 !!! 98

Spearman’s correlation analysis: 결과
99

Example 1-4 Ex) Venography와 Thermography간 진단결과 비교 (Paired design)
양성비율이 다르다.

……………………

-> McNemar’s test 적용

McNemar’s Test: Step1 분석 > 기술통계량 > 교차분석

McNemar’s Test: Step2 클릭 !!! 104

McNemar’s Test: Step3 클릭 !!! 105

McNemar’s Test: 분석결과 106

Example 2-1(1) Ex) 폐암 발생 여부와 하루 흡연량(개피/day)간 연관성
가설 : 폐암 환자군과 정상군간 하루 흡연량이 다른가

Two sample t-test, Mann-Whitney test
정규성 체크! - If yes, Two-sample t-test 적용 - If no, Mann-Whitney test 적용

정규성 check/ 기술통계: Step1 분석 > 기술통계량 > 데이터 탐색

정규성 check / 기술통계: Step2 클릭 !!!

정규성 check / 기술통계: Step3

정규성 check / 기술통계: Step5

정규성 check / 기술통계: 분석결과

모수적 방법인 Two Sample t-test 적용
각 군에서 자료값들이 정규 분포를 따르는가 -> yes 모수적 방법인 Two Sample t-test 적용

T-test: Step1 분석 > 평균 비교 > 독립 표본 T 검정

T-test: Step2

T-test: Step3

T-test: 분석결과

Example 2-1(2) Ex) 폐암 발생 여부와 하루 흡연량(개피/day)간 연관성
가설 : 폐암 환자군과 정상군간 하루 흡연량이 다른가

Two sample t-test, Mann-Whitney test
정규성 체크! -> If no, Mann-Whitney test 적용

분석 > 분산분석 > 비모수적 검정 > 독립 2 표본 125

Error !!! 문자 속성을 가진 Group변수는 활성화 되지 않음 -> 숫자로 변환

Data 변환: Step1 변환 > 다른 변수로 코딩변경

Data 변환: Step2 클릭 !!!

Data 변환: Step3 클릭 !!!

Mann-Whitney test: 분석 결과

Example 2-2 Ex) 해열제 투여 여부(투여전, 투여후)와 체온간 연관성 (Paired design)
가설 : 투여 전후 간 체온이 다르다.

투여전후간 차이값들이 정규분포를 따르는지 check
-> If yes, Paired t-test -> If no, Wilcoxon’s signed rank test

Diff(=before-after)계산: Step1
변환 > 변수 계산

Diff(=before-after)계산: Step2

정규성 check/ 기술통계: Step1 분석 > 기술통계량 > 데이터 탐색

Diff에 대한 정규성 check/기술통계: Step3

Diff에 대한 정규성 check/기술통계: 분석결과

각 쌍의 차이값들이 정규 분포를 따르는가 -> yes Paired t-test 적용

Paired t-test: Step1 분석 > 평균 비교 > 대응 표본 T 검정

Paired t-test: Step2

Paired t-test: Step3

Paired t-test: 분석결과

Example 2-3(1) Ex) BP level(<130, 130<= <150, >=150)과 하루 흡연량 (개피/day)간 연관성 가설 : 세 군(BP level)간 하루 흡연량이 다르다

-> One-way ANOVA or Kruskal-Wallis test
정규성 check 등분산성 check

정규성 및 등분산성 check / 기술통계 : Step1 분석 > 기술통계량 > 데이터 탐색 153

정규성 및 등분산성 check / 기술통계 : Step2 클릭 !!! 154

정규성 및 등분산성 check / 기술통계 : Step3 155

정규성 및 등분산성 check / 기술통계 : 분석 결과 ……………….. 156

정규성 및 등분산성 check / 기술통계 : 분석 결과 157

정규성 및 등분산성 check / 기술통계 : 분석 결과

각 군에서 자료값들이 정규 분포를 따르는가 : Yes
네 군의 분산들이 모두 같은가 : No Kruskal-Wallis test

Kruskal –Wallis Test: Step1
160

161

클릭 !!! 162

Kruskal –Wallis Test: 분석결과
163

비모수적 다중비교: Step1 (순위를 이용한 최소유의차 검정:
The least significant difference test using ranks) 변환 > 순위변수 생성 164

The least significant difference test using ranks) 165

………… 167

The least significant difference test using ranks) 분석 > 평균 비교 > 일원배치 분산분석 168

The least significant difference test using ranks) 클릭 !!! 170

비모수적 다중비교: 분석결과 (순위를 이용한 최소유의차 검정:

Example 2-3(2) Ex) BP level(<130, 130<= <150, >=150)과 하루 흡연량 (개피/day)간 연관성 가설 : 하루 흡연량이 많을수록 BP level이 높다.

순서형 변수와 연속형 변수간 상관성 분석 Spearman’s correlation analysis

176

Spearman’s correlation analysis: 분석결과

Example 2-4 Ex) 다이어트제 종류와 체중간 연관성; 세군간 체중 비교 (Matched design)
- Control (No diet) - Diet제 A - Diet제 B 가설 : 그룹 간에 6개월 후 체중이 다르다.

정규성 check -> If yes, Two-way ANOVA

Two way ANOVA: Step1 분석 > 일반선형모형 > 일변량 182

Two way ANOVA: Step2 183

Two way ANOVA: Step2 클릭 !!! 184

Two way ANOVA: Step4 클릭 !!! 각 그룹 당 10명씩 같기 때문에 lameans 이거나 means은 같은 결과를 준다 187

Two way ANOVA: 분석결과 3 군간에 평균 체중이 모두 같다고 할 수 없다. 190

Two way ANOVA: 분석결과 다중비교 결과 191

Example 3-1 Ex) 하루 흡연량과 SBP간 상관성이 있다. 가설 : 하루 흡연량과 SBP간 상관성이 있다.

자료 탐색 - 산점도 정규성 가정 check -> If yes, Pearson’s correlation analysis -> If no, Spearman’s correlation analysis

산점도: Step1 그래프 > 레거시 대화 상자 > 산점도/점도표 195

산점도: Step2 196

산점도: Step3 197

산점도: 분석결과 198

정규성 check: Step1 분석 > 기술통계량 > 데이터 탐색 199

정규성 check: Step2 클릭 !!! 200

정규성 check: Step3 201

정규성 check: 분석결과 202

Spearman correlation analysis:Step1

Spearman correlation analysis:Step2
204

Spearman correlation analysis: 분석결과
205

Example 4-1 Ex) 종속변수(y) : SBP of infants
독립변수(x) : birthweight of infants, age in days of infants, sex

Multiple linear regression (다중선형회귀) analysis

Multiple linear regression: Step1
분석 > 일반선형모형 > 일변량 선형-> 다중회귀해도 되지만 설명변수가 범주형일 땐 사용할 수 없다. 따라서 여기서는 분산분석 > 선형모형(GLM)을 사용.(SPSS에서 general linear model과 같다.) 209

선형-> 다중회귀해도 되지만 설명변수가 범주형일 땐 사용할 수 없다. 따라서 여기서는 분산분석 > 선형모형(GLM)을 사용.(SPSS에서 general linear model과 같다.) 210

클릭 !!! 선형-> 다중회귀해도 되지만 설명변수가 범주형일 땐 사용할 수 없다. 따라서 여기서는 분산분석 > 선형모형(GLM)을 사용.(SPSS에서 general linear model과 같다.) 211

Multiple linear regression: 분석결과

Example 5-1 Ex) 종속변수(y) : CHD (1, 0) 독립변수(x) : 연령, 흡연유무

Logistic regression model

Logistic regression model: Step1
분석 > 회귀분석 > 이분형 로지스틱 선형-> 다중회귀해도 되지만 설명변수가 범주형일 땐 사용할 수 없다. 따라서 여기서는 분산분석 > 선형모형(GLM)을 사용.(SPSS에서 general linear model과 같다.) 219

Logistic regression model : Step2

클릭 !!! 선형-> 다중회귀해도 되지만 설명변수가 범주형일 땐 사용할 수 없다. 따라서 여기서는 분산분석 > 선형모형(GLM)을 사용.(SPSS에서 general linear model과 같다.) 222

클릭 !!!

Logistic regression model : 분석결과

Example 6-1 Ex) 우울증 환자들을 대상 으로 특정 치료제의 효 과를 알아보기 위해 동 일한 환자들을 대상으
로 투약전과 투약후 2 주, 4주 등의 간격으로 HAMD를 측정 id age HAMD (baseline) HAMD(week2) HAMD(week4) 1 39 16 13 12 2 72 18 10 3 56 21 4 52 20 14 5 58 17 8 6 41 …

가설1: HAMD 점수가 시간에 따라 변화가 있다.
양상이 다르다 가설3: 각 시점에서 50세 미만 군과 50세 이상 군간 HAMD 점수가 다르다.

가설1: HAMD 점수가 시간에 따라 변화가 있다.
Repeated Measures ANOVA(반복측정자료의 분산분석법) 에서 HAMD에 대한 time effect 검정

Repeated measures ANOVA: Step1
분석 > 일반선형 모형 > 반복측정

클릭 !!!

Repeated measures ANOVA: 분석결과

Repeated measures ANOVA: 분석결과
(time_1 =1 -> baseline, time_1 =2 -> Week2, time_1 =3 ->Week4)

Bonferroni’s correction
Week2 vs baseline : P = < *2 = < Week4 vs baseline : P = < *2 = <

Tip. 구형성 가정

가설2: 50세 미만과 50세 이상군간에 HAMD 점수 변화
양상이 다르다 Repeated Measures ANOVA(반복측정자료의 분산분석 법)에서 HAMD에 대한 age 군과 time간 교호작용 효과 - (Interaction effect) 검정

Data 변환: Step1 변환 > 다른 변수로 코딩변겅

Data 변환: Step2

Data 변환: Step3

Data 변환: Output

Repeated measures ANOVA - Interaction effect: Step1
분석 > 일반선형 모형 > 반복측정

클릭 !!!

Repeated measures ANOVA - Interaction effect: 분석결과

가설3: 각 시점에서 50세 미만 군과 50세 이상 군간 HAMD
점수가 다르다. 각 시점에서 두 군간 연속형 변수 비교 검정

At baseline: 각 연령군에서 HAMD가 정규분포를 따르는지 check > yes, Two-sample t-test At week2, Week4에서도 동일한 절차 적용

T-test: Step1 분석 > 평균 비교 > 독립 표본 T-검정

T-test: Step2

분석결과

At baseline : P = *3 = 1.000 At week2 : P = *3 = 0.972 At week4 : P = *3 = 1.000

Example 6-2 Ex) Outcome (normal, abnormal) repeated outcome; 범주형

Data transpose: Step1 데이터 > 구조변환

Data transpose: Step2

Data transpose: 분석결과 ………

GEE (Generalized Estimating Equation): Step1
분석 > 일반화 선형 모형 > 일반화 추정 방정식

GEE: Step2

GEE: Step3

GEE: Step4

GEE: Step5 클릭 !!!

GEE: Step6

GEE: Step7 클릭 !!!

GEE: Step8

GEE: Step9

GEE: 분석결과

농도(5) – 농도(10) ; p = *2 = 농도(5) – 농도(15) ; p = *2 = 0.006

Example 7-1 Ex) 만성 간염환자 44명을 확률화에 의해 프레드니솔론 투여군과 비투여군으로 할당
가설 : 두 군간 생존곡선이 다르다

-> 생존율 및 생존곡선 추정 : Kaplan-Meier estimation 방법 이용 -> 두 생존곡선 비교 : 로그순위 검정법

생존율 추정/생존곡선 비교: Step1 분석 > 생존분석 > 생명표 분석 294

생존율 추정/생존곡선 비교: Step2 295

생존율 추정/생존곡선 비교: Step3 클릭 !!! 296

생존율 추정/생존곡선 비교: Step4 한 개의 도표에 각 계층 중첩에 클릭해야 두 그룹이 겹쳐서 그래프를 그릴 수 있음
297

생존율 추정/생존곡선 비교: Step5 클릭 !!! 298

생존율 추정/생존곡선 비교: Step6

K-M 생존율 추정: 분석결과 시연을 통해 결과를 살펴봄 ……………………….. 300

생존곡선: 분석결과 301

생존곡선 비교: 분석결과 302

Example 7-2 Ex) Data on 43 bone marrow transplants for HD and NHL
Event = death or relapse 독립변수 : Graft type, Disease type Karnofsky score, Waiting time to transplat

-> Cox의 비례위험 모형 ( Cox’s proportional hazards model)

Cox의 비례위험모형: Step1 분석 > 생존확률 > Cox 회귀모형 307

Cox의 비례위험모형: Step2 308

Cox의 비례위험모형: Step3 클릭 !!! 309

Cox의 비례위험모형: Step4 클릭 !!!

Cox의 비례위험모형: Step5 클릭 !!! 311

Cox의 비례위험모형: Step6

Cox의 비례위험모형: 분석결과 313

참고 문헌 김선우 저(2004). 간호연구를 위한 기초통계 방법론, 자유아카데미
김선우 저(2005). 의학연구를 위한 기초통계 방법론,교우사

PASW 17.0 활용하기 일시 : 2009.07.15, (PM) 6:30-10:30 장소 : 삼성암센터 (지하1층 세미나실2)

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