모든 데이터에서 생성되는 데이터가 많이 있습니다. 연구 프로젝트 중 일부는 가치가 있고 일부는 그렇지 않습니다. 연구 과정에서 새롭거나 예상치 못한 것, 혼란스러운 것을 발견하면 금방 압도당할 수 있습니다.

마감일을 맞추기 위해 압박을 받다 보면 때때로 궤도를 벗어날 수 있습니다. 현재 연구가 완료된 후에는 의도하지 않은 결과를 고려 대상에서 제외하여 걱정하지 마세요.

사후 분석에서는 실험의 모든 무작위 결과를 분석하는 것이 아닙니다. 자세히 살펴볼 필요가 있는 것을 관찰할 때 패턴을 찾고 개념을 더 잘 이해할 수 있도록 추가 연구를 하는 것이 중요합니다.

사후 분석을 통해 추가 정보를 얻고 주제에 대해 더 깊이 파고들 수 있습니다. 사후 분석에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

사후 분석이란 무엇인가요?

라틴어로 포스트 호크는 '이후'라는 뜻으로, 실험 데이터를 나중에 분석한다는 의미입니다.

사후 분석의 목적은 연구가 완료된 후 패턴을 찾고 주요 목표가 아니었던 결과를 찾는 것입니다. 따라서 실험이 완료된 후 사전 계획되지 않은 모든 분석은 사후 분석으로 간주됩니다.

이미 수집된 데이터는 사후 연구에 사용됩니다. 연구자들은 이 데이터를 분석하여 실험 설계에 없던 새로운 목적을 개발합니다. 따라서 사후 연구는 이전 실험의 집계된 데이터에 대해 수행할 수 있습니다. 

사후 분석을 수행하는 과정은 시간이 많이 걸리는 경우가 많지만, 여러 가지 장점이 있습니다. 가치 있는 정보를 발견하려면 합리적인 수준의 신중함을 발휘하고 예상치 못한 결과를 과대평가하지 마세요. 우연한 결과일지라도 중요한 무언가의 신호일 수 있습니다.

사후 분석은 오류율을 조사할 때 유용하며, 다음을 평가할 때 유용합니다. 중요성 또는 가설이 통계적으로 유의미한지 여부를 판단합니다.

여러 번의 실험을 수행하거나 기본 연구 라인에서 벗어나면 오류와 오탐의 위험이 높아집니다. 바로 이 지점에서 포스트 호크가 중요한 역할을 합니다. 정확히 어떻게 작동할까요? 

사후 분석: 어떻게 작동하나요?

1차 목표를 달성하지 못하더라도 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 약물의 후유증과 그에 대한 데이터일 수도 있습니다. 또는 다른 유사한 약물도 테스트할 가치가 있을 수 있습니다.

사후 분석의 목적은 연구가 완료된 후 질문에 답하는 것이며, 이는 연구에 명시되지 않은 목적입니다.

차이의 원인을 파악하기 위해 통계적으로 유의미한 결과를 찾은 후 사후 테스트를 사용합니다. 사후 테스트는 실험상의 오류를 피하면서 여러 그룹 간의 차이를 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 여러 사후 테스트가 공식화되어 있으며, 대부분의 사후 테스트는 비슷한 결과를 도출합니다. 

사후 테스트에는 다양한 유형이 있습니다.

연구 또는 임상 시험 중에 수집된 데이터를 분석하여 패턴과 다양한 요인을 감지할 수 있습니다. 가장 일반적인 사후 테스트는 다음과 같습니다:

  • 본페로니 절차: 이 사후 다중 비교 보정을 사용하면 여러 통계 테스트를 동시에 수행할 수 있습니다.
  • 던컨의 새로운 다중 범위 테스트(MRT):  던컨의 다중 범위 테스트는 서로 다른 의미 쌍(최소 3개)을 식별합니다. 
  • 던의 다중 비교 테스트: 이 분석은 데이터가 특정 분포를 따른다고 가정하지 않는 비모수적 테스트인 분산분석(ANOVA) 후에 실행되는 사후 분석입니다.
  • 피셔의 최소 중요도 차이점 (LSD): 두 수단이 통계적으로 다른지 여부를 결정합니다.
  • 홀름-본페로니 절차: 홀름의 순차적 본페로니 테스트는 여러 비교를 덜 엄격하게 만듭니다.
  • 뉴만-퀼을 사용하면 서로 다른 평균을 가진 샘플을 식별할 수 있습니다. 뉴만-켈스는 서로 다른 임계값을 사용하여 한 쌍의 평균을 비교합니다. 결과적으로 유의미한 차이를 발견할 가능성이 더 높습니다.
  • 로저의 방법: 이 통계적 방법은 '다변량' 분석 후 사후에 연구 데이터를 평가하는 데 사용됩니다.
  • 셰페의 방법: Scheffe의 방법에서는 비교 횟수에 따라 테스트 통계가 다르게 조정됩니다.
  • 투키의 테스트: 투키 테스트는 샘플이 서로 다른 그룹으로 구성되어 있는지 여부를 결정합니다. 모든 평균은 그룹 간의 거리를 나타내는 '정직한 유의 차이'를 사용하여 다른 모든 그룹의 평균과 비교됩니다.
  • 더넷의 정정: 이 사후 검정에서는 평균을 비교합니다. 투키 검정과 달리 각 평균을 대조 평균과 비교합니다.
  • 벤자미니-호크버그(BH) 절차: 수많은 테스트를 수행해야만 유의미한 결과를 얻을 수 있습니다. 오탐지율은 이 사후 테스트에 의해 설명됩니다.

복잡한 메시지를 전달하는 데 있어 완벽한 비주얼을 능가하는 것은 없습니다.

예, 맞습니다. 시각 자료를 활용하면 어려운 개념도 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다. 비주얼의 시대에 그래픽의 효과로 인해 양자 물리학을 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있는 것은 당연한 일입니다.

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