의료에서 통계의 중요성(예시 포함)

통계 분야는 데이터의 수집, 분석, 해석 및 표현과 관련이 있습니다.

의료에서 통계는 다음과 같은 이유로 중요합니다.

이유 1 : 통계를 통해 의료 전문가는 기술 통계를 사용하여 개인의 건강을 추적할 수 있습니다.

이유 2 : 통계를 통해 의료 전문가는 회귀 모델을 사용하여 변수 간의 관계를 정량화할 수 있습니다.

이유 3 : 통계를 통해 의료 전문가는 가설 테스트를 통해 다양한 의료 절차의 효과를 비교할 수 있습니다.

이유 4 : 통계를 통해 의료 전문가는 발병률 비율을 사용하여 생활방식 선택이 건강에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.

이 기사의 나머지 부분에서는 이러한 각 이유를 설명합니다.

이유 1: 기술통계를 활용하여 개인의 건강을 모니터링합니다.

기술 통계는 데이터를 설명하는 데 사용됩니다.

의료 전문가는 특정 개인에 대해 다음과 같은 설명 통계를 계산하는 경우가 많습니다.

• 평균 잔여 심박수.
• 평균 동맥압.
• 특정 기간 동안의 체중 변동.

이러한 측정을 통해 의료 전문가는 개인의 전반적인 건강을 더 잘 이해할 수 있습니다.

그런 다음 이러한 측정값을 사용하여 개인에게 건강을 개선하는 방법을 알리거나 건강 상태에 따라 특정 약물을 처방할 수도 있습니다.

이유 2: 회귀 모델을 사용하여 변수 간의 관계를 수량화합니다.

통계는 회귀 모델 의 형태로 의료 분야에서도 사용됩니다.

이는 의료 전문가가 하나 이상의 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 정량화할 수 있는 모델입니다.

예를 들어, 의료 전문가는 하루에 운동하는 데 소요되는 총 시간, 하루에 앉아서 보내는 총 시간, 개인의 전체 체중에 대한 데이터에 액세스할 수 있습니다.

그런 다음 다음과 같은 다중 선형 회귀 모델을 구성할 수 있습니다.

체중 = 124.33 – 15.33(일일 운동 시간) + 1.04(일일 앉아서 보낸 시간)

이 모델의 회귀 계수를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 하루에 운동하는 데 1시간이 추가될 때마다 총 체중은 평균 15.33파운드 감소합니다(앉아서 보낸 시간이 일정하다고 가정).
• 하루에 앉아 있는 시간이 추가될 때마다 총 체중은 평균 1.04파운드 증가합니다(운동에 소비한 시간이 일정하게 유지된다고 가정).

이 모델을 사용하면 의료 전문가는 운동에 더 많은 시간을 소비할수록 체중이 감소하고, 앉아 있는 시간이 많을수록 체중이 증가한다는 사실을 빠르게 이해할 수 있습니다.

또한 운동량과 앉은 자세가 체중에 얼마나 영향을 미치는지 정확하게 정량화할 수 있습니다.

이유 3: 가설 테스트를 사용하여 의료 절차를 비교합니다.

통계는 의료 분야에서도 가설 검정 의 형태로 사용됩니다.

이는 의료 전문가가 다양한 의료 절차나 치료 간에 통계적 유의성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용할 수 있는 테스트입니다.

예를 들어, 의사가 신약이 비만 환자의 혈압을 낮출 수 있다고 생각한다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 한 달간 신약 사용 전후 환자 40명의 혈압을 측정할 수 있게 된다.

그런 다음 다음 가정을 사용하여 쌍체 표본 t-검정을 수행합니다.

• H ₀ : μ _후 = μ _전 (약물 사용 전후의 평균 혈압은 동일함)
• H _A : μ _후 < μ _전 (약물 사용 후 혈압이 낮아진다는 의미)

테스트의 p-값이 특정 유의 수준(예: α = 0.05)보다 낮으면 귀무 가설을 기각하고 신약이 혈압을 감소시킨다는 결론을 내릴 수 있습니다.

참고 : 이는 의료 분야에서 사용되는 가설 검정의 한 예일 뿐입니다. 다른 일반적인 테스트에는 단일 표본 t-검정 , 2-표본 t-검정 , 일원 분산 분석 및 양방향 분산 분석이 포함됩니다.

이유 4: 발병률을 사용하여 생활방식 선택이 건강에 미치는 영향을 이해합니다.

발생률 보고서를 통해 의료 전문가는 서로 다른 두 그룹 간의 발생률을 비교할 수 있습니다.

예를 들어, 흡연자가 100인년당 7명의 비율로 폐암에 걸린다는 사실이 알려져 있다고 가정해 보겠습니다.

반대로, 담배를 피우지 않는 사람이 100인년당 1.5명의 비율로 폐암에 걸린다고 알려져 있다고 가정해 보겠습니다.

우리는 발생률 비율(흔히 IRR로 약칭함)을 다음과 같이 계산합니다.

• IRR = 흡연자 발생률 / 비흡연자 발생률
• IRR = (7/100) / (1.5/100)
• IRR = 4.67

의료 전문가가 이 값을 해석하는 방법은 다음과 같습니다. 흡연자의 폐암 발병률은 비흡연자에 비해 4.67배 높습니다.

이 간단한 계산을 통해 의료 전문가는 다양한 생활 방식 선택(예: 흡연)이 개인의 건강에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 기사에서는 다른 분야에서 통계의 중요성을 설명합니다.

통계는 왜 중요한가요? (통계가 중요한 10가지 이유!)
간호에서 통계의 중요성
비즈니스에서 통계의 중요성
경제학에서 통계의 중요성
교육에서 통계의 중요성