100명씩 시작했는데 완주자가 다르면, 어느 결과를 비교해야 할까? · 연구 비교 특집

연구 비교 특집 길잡이 · 여러 연구를 비교하는 특집 13 · 관계로 추론 · 약 33분 · LTCT 교육자료 · 2026-09-25

각 집단 100명으로 시작해 A는 10명, B는 30명이 빠지고 관찰된 개선은 각각 63명과 56명인 LTCT 가상 연구입니다. 완주자만 보면 A 70%, B 80%지만 시작 인원을 분모로 둔 관찰 개선 하한은 A 63%, B 56%입니다. 분석 선택이 질문을 어떻게 바꾸는지 살핍니다.

1. 같은 분자를 다른 분모에 놓아 본다

완주자 분석은 관찰된 개선 인원을 실제 완주자로 나눕니다. 출발값에서는 A 63÷90=70%, B 56÷70=80%이므로 B가 높아 보입니다.

시작 인원 기준 하한은 빠진 사람이 모두 개선되지 않았다고 가정한 보수적 시나리오입니다. A 63%, B 56%로 순서가 바뀝니다. 이 하한은 실제 결측 결과도 아니고 무조건 올바른 ITT 분석의 대체물도 아닙니다.

2. 이탈 이유와 차이가 비뚤림 가능성을 바꾼다

두 집단의 이탈 차이가 크거나 이탈 이유를 모르면 완주자가 처음 배정된 사람을 대표한다고 보기 어렵습니다. 효과가 없거나 부작용을 겪은 사람이 더 많이 빠졌다면 완주자 비율은 과장될 수 있습니다.

이탈 이유를 안다는 것만으로 비뚤림이 사라지지는 않습니다. 이유가 결과와 관련 있는지, 집단마다 다른지, 합리적인 결측 가정에서 결론이 유지되는지를 민감도 분석으로 살펴야 합니다.

3. 세 자료는 서로 다른 검토 층을 제공한다

CONSORT 2025는 무작위 연구에서 모든 참여자의 흐름과 분석 대상을 투명하게 보고하도록 합니다. Cochrane Handbook은 완주자·순응자만 분석할 때 생길 수 있는 비뚤림과 결측 결과의 의존성을 평가합니다.

White 외의 전략 논문은 결측 결과가 있는 무작위 연구에서 ITT 원칙을 지키기 위한 분석 접근을 다룹니다. 세 자료를 선택해도 서로 다른 연구의 효과크기를 평균내는 것이 아니라 보고·평가·분석 질문을 나란히 놓습니다.

참고: CONSORT–SPIRIT Group · CONSORT 2025 Statement

참고: Cochrane · Cochrane Handbook, Chapter 8: Risk of bias in randomized trials

참고: White, Horton, Carpenter, Pocock · Strategy for intention to treat analysis in randomised trials with missing outcome data

4. 승자를 고르기 전에 뒤집힘을 보고한다

완주자 비율과 시작 인원 기준 하한이 서로 다른 집단을 가리키면 ‘어느 집단이 더 좋다’고 확정하지 않습니다. 이탈 수·이유, 사전 지정 분석, 결측값 가정과 민감도 분석을 함께 요구합니다.

개인에게 효과가 있을지 묻는 선택에는 세 자료만으로 답할 수 없습니다. 이 가상 모형은 연구 결과 보고의 논리를 연습할 뿐이며 의료·상담 결정을 제공하지 않습니다.

이탈 분석과 보고 방법 비교하기

각 집단 100명, 관찰 개선 A 63명·B 56명인 가상 연구입니다. 이탈과 분석 질문을 바꾸면 분모·경고·허용 해석이 달라집니다.

A 이탈 인원 B 이탈 인원 분석 관점 적용 질문

이탈 정보집단별 이탈 이유와 시점 확인

비교할 방법 자료CONSORT 참여자 흐름Cochrane 비뚤림 평가White 외 ITT 전략

70%A 완주자 개선

80%B 완주자 개선

3개포함 방법 자료

3개추가 검토 신호

완주자만 보면 A 70%, B 80%입니다. 시작 인원 기준 하한 A 63%, B 56%와 순서가 다르면 승자를 확정하지 마세요.

현재 완주: A 90명·B 70명 · 시작 인원 기준 관찰 개선 하한: A 63%·B 56%

효과크기를 합산하지 않는 LTCT 가상 비교입니다. 실제 결측값을 생성하지 않으며 의료·상담 결정을 제공하지 않습니다.

직접 해 보기

분모를 바꾸어 결론 뒤집힘 찾기

출발값에서 A·B 완주자 비율과 시작 인원 기준 하한이 서로 다른 순서를 만드는지 확인합니다.
B 이탈을 10명으로 줄여 이탈 차이 경고와 두 비교가 어떻게 바뀌는지 봅니다.
분석을 보수적 하한·민감도 검토로 바꾸고 허용 문장과 필요한 추가 정보가 달라지는지 확인합니다.
출처를 모두 끈 상태, 이탈 0명·30명 경계, 키보드 조작과 초기화를 검사합니다.

생각 확인 질문

출발값에서 A와 B의 완주자 비율, 시작 인원 기준 관찰 개선 하한은 각각 얼마이며 왜 승자를 확정하면 안 되나요?

내 답과 해설 비교하기

완주자 비율은 A 63÷90=70%, B 56÷70=80%입니다. 시작 인원 기준 관찰 개선 하한은 A 63%, B 56%입니다. 비교 방식에 따라 순서가 뒤집히고 B의 이탈이 더 크며 이유도 확인되지 않았으므로, 결측 가정과 민감도 분석 없이 어느 집단이 낫다고 확정할 수 없습니다.