Neyman 편견: 정의 및 예

Neyman 편향 ( 유병률 편향 이라고도 함)은 극도로 아프거나 매우 건강한 개인이 최종 연구 결과에서 제외되어 편향된 결과를 초래할 수 있는 연구에서 발생할 수 있는 편향의 한 유형입니다.

이러한 편향은 두 가지 방식으로 연구 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

1. 심하게 아픈 개인이 사망하여 연구에서 제외되는 경우, 질병은 덜 심각해 보일 것입니다.

2. 매우 건강한 개인이 회복되어 집으로 보내졌다는 이유로 연구에서 제외되면 질병이 더 심각해 보일 것입니다.

Neyman 편견의 예

다음은 다양한 시나리오에서 발생하는 Neyman 편견의 두 가지 예입니다.

예 1: 아픈 개인은 연구에서 제외되었습니다.

병원의 연구자 그룹이 특정 독감 유형의 심각도를 연구하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 해당 지역에서 이 독감 변종에 걸린 40명의 표본을 무작위로 선택하고 그 결과를 모니터링했습니다.

이 시나리오에서는 특히 심각한 독감에 걸려 사망하는 사람들은 연구에서 제외됩니다. 이는 경미한 증상을 보이는 사람들만 연구에 포함되어 독감의 심각성을 완화한다는 의미입니다.

예시 2: 건강한 개인은 연구에서 제외되었습니다.

한 병원의 연구원 그룹이 특정 계절성 감기의 심각도를 연구하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 해당 지역에서 감기에 걸린 30명의 표본을 무작위로 선택하고 그 결과를 모니터링했습니다.

이 시나리오에서는 이미 감기에 걸렸다가 회복된 사람들은 연구에 포함되지 않습니다. 즉, 더 심각한 증상을 겪고 회복되지 않은 사람들만 연구에 포함된다는 의미입니다. 이로 인해 감기가 더욱 심해질 수 있습니다.

Neyman 편견은 어떤 유형의 연구에서 나타나나요?

Neyman 편향은 단순히 (1) 회복하고 연구에 포함되지 않을 시간이 더 많기 때문에 특정 질병에 걸린 개인과 연구에 포함되기 사이에 오랜 시간이 걸리는 연구에서 가장 자주 발생합니다. ) 사망하여 연구에 포함되지 않습니다.

사례 대조 연구는 이러한 유형의 편향에 가장 취약하지만 코호트 연구 및 단면 연구에서도 발생할 수 있습니다.

Neyman 편견을 방지하는 방법

Neyman 편견의 함정을 피하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

1. 일반적인 사례보다는 사건 사례를 사용하십시오.

사건사례 란 새로 진단된 질병사례를 말한다. 널리 퍼진 사례는 개인이 일반적으로 장기간 동안 질병을 앓았기 때문에 질병이 더 진행되고 심각한 버전인 질병의 기존 사례입니다. 사건 사례를 활용하면 새로운 사례이기 때문에 어느 시점에서 개인이 연구에서 제외될 가능성이 적습니다.

2. 후속 연구를 활용하십시오.

Neyman 편견을 피하는 또 다른 방법은 연구자들이 개인을 추적하고 연구가 완료된 후 그들의 상황을 검토하는 후속 연구를 사용하는 것입니다. 이는 질병에서 회복되어 연구를 떠난 개인을 모니터링하는 데 특히 유용할 수 있으며, 이를 통해 연구자는 질병의 장기적인 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다.

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