• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.581-586
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• 2017

사과, 배, 포도 등 과수 고품질 생산과 생산성 향상을 위한 시설현대화 정책은 사업 참여농가들의 생산량이 증가하는 등 사업의 성과가 높은 것으로 보고되고 있어, 생산농가의 정책 참여의향이 높은 것으로 보인다. 그 동안 이 사업에 참여한 생산농가는 품종갱신, 친환경과원관리, 배수시설, 지주시설, 관수관비시설, 비가림시설, 다겹보온커텐설치, 작업로 정비, 야생동물 방지시설, 서리피해방지시설 등 여러 사업에 참여했다. 이 논문은 우리나라 과수산업에서 생산비중이 높은 품목(사과, 배, 포도) 생산농가를 대상으로 정책수행의 성과를 측정하였다. 우리는 이를 위해 참여농가 약 300호를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 자료를 토대로 공변량매칭 및 PSM 방법을 이용하여, 생산량, 농가판매가격, 당도 증가율, 생산비 등 다양한 변수들에 대한 사업 전후의 성과 변화를 비교 검토하였다. 검토결과, 여러 세부 사업 중 사과의 경우는 주로 품종갱신, 배는 주로 관수관비시설 설치, 포도는 비가람시설의 설치사업에 주로 참여하여 양적 생산량 증대는 물론 당도개선 등 과실의 품질향상에도 상당한 기여를 한 것으로 파악된다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.179-182
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• 2003

This study describes a new graphical method for assessing and characterizing effect modification by a matching covariate in matched case-control studies. This method to understand effect modification is based on a semiparametric model using a varying coefficient model. The method allows for nonparametric relationships between effect modification and other covariates, or can be useful in suggesting parametric models. This method can be applied to examining effect modification by any ordered categorical or continuous covariates for which cases have been matched with controls. The method applies to effect modification when causality might be reasonably assumed. An example from veterinary medicine is used to demonstrate our approach. The simulation results show that this method, when based on linear, quadratic and nonparametric effect modification, can be more powerful than both a parametric multiplicative model fit and a fully nonparametric generalized additive model fit.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.415-445
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• 2023

생존 자료에서 Hade 등 (2020) 은 시간-의존 교란 변수가 환자의 처치 시점에 영향을 미칠 때, 해당 효과를 보정하여 treatment delay effect를 올바르게 추정하기 위해 성향 점수 매칭 방법을 이용하였다. 이 때, treatment delay effect란 환자가 관심 있는 지연 시점만큼 늦게 처치를 받는 경우 제 때 받는 경우에 비해 사건 발생 위험에 미치는 영향을 의미한다. 본 연구에서는 또 다른 성향 점수 기반 모형인 Cox-MSM 모형 또한 해당 효과를 올바르게 추정할 수 있는지 모의 실험을 통해 확인 및 기존 매칭 모형과 비교하였다. 모의실험 결과, 세 가지 모형 모두 다양한 시나리오 내에서 treatment delay effect를 올바르게 추정함을 확인하였다. 특히 모든 시나리오 내에서 Cox-MSM의 제곱근평균제곱오차의 값이 가장 낮았으며, restricted Cox matching 모형에서 가장 큰 값을 가지는 것으로 나타났다. 결론적으로, 성향 점수에 기반하나 매칭이 아닌 방법 또한 treatment delay effect 적용이 가능하다는 결과를 제공한다. 추후 G-formula과 같이 성향 점수 기반이 아닌 모형에서도 적용이 가능한지에 대한 상세 연구가 필요하다고 사료된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1317-1325
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• 2015

두 집단간을 비교하는 다양한 임상연구에서 수집된 데이터를 분석할 때 질환에 미치는 영향을 알아보는 방법으로는 현 시점에서 어떤 특정 질환을 일으킬 수 있는 위험요인포함 우, 무에 띠라 연구대상자를 나누어, 추적 관찰하는 전향적 임상연구에서의 분석과 현 시점에서 질환 유, 무에 따라 위험요인을 과거의 연구대상자의 관찰기록을 바탕으로 확인하는 후향적 임상연구에서의 분석이 있다. 접근 방법과 연구 설계는 다르지만 두 가지 연구의 목적은 두 집단 간 명확한 차이를 확인하는데 있으며, 나아가 두집단의 분류에 영향을 주는 변수가 무엇인지를 알아보는 방법이다. 특히 임상연구에서 두 집단을 비교할 때 성별과 나이와 같은 기본적 특성변수의 영향을 통제한 상태에서 임상적 변수들의 집단 간 차이와 영향을 살펴보아야 한다. 하지만 후향적 연구에서는 과거의 관찰기록을 바탕으로 분석이 진행되는 연구이므로 연구대상자를 두 집단으로 무작위 할당하지 못했기 때문에 기본적인 특성변수들이 차이가 나는 경우가 빈번하게 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 임상자료를 분석하는 방법으로 공변량을 사용한다. 대표적으로 공변량을 사용하는 분석방법으로는 공분산분석, 수정회귀모형, propensity score matching 방법 등이 있다. 본 연구는 후향적 임상연구에서 공변량을 이용한 자료 분석 방법 및 propensity score matching 방법을 소개하고, 실제 위암 환자들의 재발관련 자료에 적용하여, 그 필요성을 확인한다.