[임상통계] Parametric vs Non-parametric AUC 분석

Tea_Tasting_Lady
2022-06-12
조회수 57

최근 업무 관련해서 발표한 슬라이드 중 일부...


곡선하 면적(AUC: Area Under the ROC Curve)에 

대한 내용 중 Parametric 분석과 Non-parametric 

분석에 대한 슬라이드이다.


Biostatistician 으로써 일을 할 때
같은 직함의 통계전공자들과 팀이
되었던 것보다는 팀 내 유일한 통계
담당자로 역할을 주로 해왔다.

일하다보면 통계 용어는 임상 문서 등에서
많이들 접하긴 하는데 어떤 뜻인지
통계비전공자 입장에서 이해하기 어려운
경우가 종종 있다.


Parametric vs Non-parametric 도

통계 비전공자 입장에서 그런 용어 중의

하나여서 발표에 내용을 추가했다.


Parametric Analysis

통계학에서 Parametric analysis는 분석에서 수집된 

sample의 모집단(population)이 특정한 통계 분포

(가령 정규분포와 같은)를 따른다고 보고, 이런 통계적

확률분포의 성질을 이용하여 통계 분석을 한다. 

의료 영상에 적용하는 AUC 분석에서는 

diseased case와 non-diseased case가

Binormal distribution을 따른다는 가정하에

parametric analysis를 하게 된다. 


Non-parametric Analysis

Non-parametric analysis는 수집된 sample에 대해

parametric analysis에서와 같이 어떤 통계적 가정을

하지 않는다. 즉, 수집된 sample이 어떤 통계 분포를

따른다는 가정을 하지 않고 분석을 진행하게 된다.  

의료 영상 AUC 분석의 경우, Parametric analysis

대신 주로 non-parametric analysis로 분석을 한다.

주 이유는 diseased case와 non-diseased case가

binormal distribution을 따른다는 것과 같은 통계적 가정이 

수집된 sample에서도 그러한 지에 대한 확인이 

어렵거나 그런 가정의 적용이 무리인 경우가

많기 떄문이다.  


 


 



  

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