If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external resources on our website.

웹 필터가 올바르게 작동하지 않으면 도메인 *. kastatic.org*.kasandbox.org이 차단되어 있는지 확인하세요.

주요 내용

대응 짝 실험 설계

대응 짝 실험 설계.

동영상 대본

저번 동영상에서는 혈당 조절을 도와줄 가능성이 있는 약을 가지고 실험을 설계했습니다 그리고 혈당 수치가 조절되고 있음을 알려주는 지표를 찾았습니다 헤모글로빈 A1c 수치는 실제로 혈액 검사에 사용됩니다 헤모글로빈 A1c 수치는 실제로 혈액 검사에 사용됩니다 칸아카데미에 이것에 대한 동영상이 있습니다 이것은 대략 3개월 동안의 혈당 수치의 평균을 의미합니다 이것은 대략 3개월 동안의 혈당 수치의 평균을 의미합니다 설명변수는 약을 먹고 있는지의 여부이고 응답변수는, 이것이 헤모글로빈 A1c에 미치는 영향입니다 응답변수는, 이것이 헤모글로빈 A1c에 미치는 영향입니다 그리고 전형적인 실험을 설계했습니다 대조군과 실험군이 있고 사람들을 대조군이나 실험군에 임의로 배정했습니다 그리고 어느 한 그룹이 실은 양쪽 모두가 불균형이 없도록 만들기 위해 저번 동영상의 경우에는 남녀의 불균형이 없게 하기 위해 구획 설계라는 것을 했습니다 100명 중에 우연하게 60명이 여자고 40명이 남자라면 60명의 여자를 두 그룹에 임의로 나누고 40명의 남자를 두 그룹 사이에 나누어서 40명의 남자를 두 그룹 사이에 나누어서 성별에 관해서는 균등 분배가 되도록 만들었습니다 그리고 사람들이 진짜 약이나 의약을 받기 전에 A1c 수치를 측정할 것입니다 그다음 3달 동안 진짜 약이나 의약을 복용하기를 기다립니다 그리고 통계상으로 유의미한 변화가 있는지 봅니다 그리고 통계상으로 유의미한 변화가 있는지 봅니다 이것은 꽤 괜찮은 방법이었고 전형적인 실험 설계였습니다 이것은 꽤 괜찮은 방법이었고 전형적인 실험 설계였습니다 환자들은 자신이 의약과 진짜 약 중 어느 것을 받는지 모르는 맹검법으로 진행했습니다 그리고 약을 주는 간호사나 의사들도 그리고 약을 주는 간호사나 의사들도 자신이 어떤 약을 주고 있는지 모르면 좋을 것입니다 자신이 어떤 약을 주고 있는지 모르면 좋을 것입니다 이는 이중맹검법입니다 하지만 이 실험이 완벽하다는 의미는 아닙니다 완벽한 실험이라는 것은 보통 없습니다 그러므로 실험은 재현될 수 있어야 하며 다른 사람들이 같은 것을 증명할 수 있어야 합니다 여러 가지 방법이 있을 수 있겠지만 여기서 설계한 방법에도 아직 혼재변수가 있을 확률이 존재합니다 여기서 설계한 방법에도 아직 혼재변수가 있을 확률이 존재합니다 여기서 설계한 방법에도 아직 혼재변수가 있을 확률이 존재합니다 양쪽 그룹의 남녀 비율이 얼추 맞도록 설계했으나 양쪽 그룹의 남녀 비율이 얼추 맞도록 설계했으나 양쪽 그룹의 남녀 비율이 얼추 맞도록 설계했으나 임의 추출을 하는 과정에서 실험군에 젊은 사람의 비율이 과도하게 높아졌을 수 있습니다 젊은 사람들이 약을 먹는 것에 대해 더 좋은 반응을 보이고 행동이 다른 방식으로 변화했을 수도 있습니다 그러나 나이 든 사람의 경우에는 약을 먹는 경우에 약을 맹신해서 식습관이 나빠질지도 모릅니다 약을 맹신해서 식습관이 나빠질지도 모릅니다 이렇게 다른 혼재변수들이 있을 수 있습니다 나이나 사는 지역처럼 임의로 뽑는 과정에서 우연하게 어느 한쪽이 불균형해질 수 있습니다 우연하게 어느 한쪽이 불균형해질 수 있습니다 이것을 조정하기 위한 방법 한 가지로는 이것을 조정하기 위한 방법 한 가지로는 조정이라는 말은 너무 많이 사용했으니 이를 줄이기 위한 방법으로는 대응 짝 설계라는 것이 있습니다 대응 짝 설계라는 것이 있습니다 이는 근본적으로 모든 임의 추출에 대해 구획 설계를 하는 번거로움 대신 구획 설계를 하는 번거로움 대신 사람들을 처음에 임의로 대조군이나 실험군에 넣고 사람들을 처음에 임의로 대조군이나 실험군에 넣고 그다음에 양쪽 그룹을 서로 바꾸어 다시 실험하는 것입니다 그다음에 양쪽 그룹을 서로 바꾸어 다시 실험하는 것입니다 실험군에 있던 사람들은 대조군으로 대조군에 있던 사람들은 실험군으로 가게 됩니다 대조군에 있던 사람들은 실험군으로 가게 됩니다 여기 이 경우에 적용해 보면 처음 세 달 동안은 50명이 실험군에 있고 다른 50명은 대조군이라서 의약을 먹습니다 A1c 수치에 무슨 일이 일어나는지 보고 나서 그룹을 서로 바꿉니다 물론 실험 대상은 모릅니다 이상적으로는 맹검법이기 때문에 환자들은 자신이 실험군인지도 모릅니다 약들이 동일하게 생겼어야 하죠 이제 이 똑같은 그룹은 그다음 세 달 동안 대조군이 될 것입니다 그러니까 첫 세 달 동안은 진짜 약을 받아 A1c 수치가 어떻게 변화하는지 보고 이제 의약을 이제 의약을 그 다음 세 달 동안 받을 것이며 이때 A1c 수치가 어떻게 되는지 볼 것입니다 비슷한 방식으로 다른 그룹도 바뀔 것입니다 비슷한 방식으로 다른 그룹도 바뀔 것입니다 의약을 받던 사람들이 이제 진짜 약을 받을 것입니다 이제 진짜 약을 받을 것입니다 이것의 장점은 모든 사람이 한 기간 동안은 대조군이고 다른 기간 동안은 실험군이며 다른 기간 동안은 실험군이며 언제 어느 그룹에 속하는지 모르기 때문에 혼재변수가 있을 가능성이 낮아집니다 나이라던가, 지역이라던가 행동 같은 것이 불균형을 일으키거나 어떤 방식으로 결과에 편향을 유발할 가능성이 줄어듭니다 이것은 흥미로운 사실입니다 이 동영상과 그 전 동영상에서도 말했듯이 이것은 단지 문제를 다르게 접근하는 방법이 아닙니다 이것은 단지 문제를 다르게 접근하는 방법이 아닙니다 실험을 설계할 때 이것은 약학 분야지만 실험을 설계할 때 이것은 약학 분야지만 분명 다른 분야에서도 실험을 설계할 것입니다 분명 다른 분야에서도 실험을 설계할 것입니다 어떤 방법이 실용적인지 생각해보아야 합니다 어떤 방법이 실용적인지 생각해보아야 합니다 그리고 실험에서 편향되지 않은 제대로 된 결과를 얻을 가능성을 최대한 높이기 위해선 어떻게 해야 하는지 생각해보아야 합니다 최대한 높이기 위해선 어떻게 해야 하는지 생각해보아야 합니다 어떤 것의 효율성을 얻으려는 실험이나 어떤 설명변수가 실제로 응답변수와 인과관계를 갖는지 보는 실험에서 말입니다