SMD · 헤지스 g · 상대위험) (SMD · Hedges' g · Relative risk
연구가 내놓는 숫자는 크게 두 갈래다. 통증 점수나 근력처럼 연속적인 값의 차이를 나타내는 지표와, 넘어졌다/안 넘어졌다처럼 일어났는지 여부의 비율 비교를 나타내는 지표다. 앞쪽에 쓰이는 것이 표준화 평균차(SMD)와 그 소표본 보정판인 헤지스 g이고, 뒤쪽에 쓰이는 것이 상대위험(RR)과 오즈비·위험비다. 이 둘은 같은 축의 숫자가 아니어서 나란히 비교할 수 없다. 그리고 가장 자주 벌어지는 오독은 상대적인 변화율을 절대적인 위험으로 읽는 것 — "위험 18% 증가"는 100명 중 18명이 더 걸린다는 뜻이 아니다.
효과 크기 문서가 '효과의 크기를 왜 봐야 하는가'를 다룬다면, 이 문서는 그 자리에 실제로 등장하는 세 종류의 숫자를 어떻게 읽는가에 초점을 둔다. 논문 초록에서 마주치는 SMD, g, RR을 구분하지 못하면 연구가 실제로 말한 것보다 크거나 작게 이해하기 쉽다.
표준화 평균차(standardized mean difference)는 두 군의 평균 차이를 표준편차로 나눈 값이다. 통증을 어떤 연구는 10점 척도로, 다른 연구는 100mm 선으로 쟀다면 원래 단위로는 합칠 수 없다. 단위를 지우고 '흩어진 정도 대비 몇 배만큼 차이가 났는가'로 바꾸면 서로 다른 척도의 연구를 한 그림에 놓을 수 있다. 코헨의 d도 같은 계열의 지표다.
0.2·0.5·0.8을 각각 작음·중간·큼으로 부르는 관행이 있지만, 이것은 제안된 관례이지 자연법칙이 아니다. 어떤 결과에서 0.3이 실질적으로 의미 있고 어떤 결과에서 0.6이 무의미할 수 있다. 그래서 표준화된 값만으로 판단하지 말고, 가능하면 원래 단위의 평균차로 되돌려 최소 임상 중요 차이와 견주는 절차가 권장된다.
코헨의 d에는 알려진 성질이 하나 있다. 표본이 작을 때 효과를 실제보다 크게 추정하는 경향이다. 표준편차를 표본에서 추정하는 과정에서 생기는 치우침이다.
헤지스 g는 여기에 표본 크기에 따른 보정 계수를 곱해 이 치우침을 줄인 값이다. 보정의 크기는 표본이 작을수록 커지고, 참가자가 수십 명을 넘어가면 d와 g의 차이는 실질적으로 사라진다. 그래서 참가자가 적은 연구를 많이 모은 메타분석에서는 g를 쓰는 것이 표준에 가깝다.
읽는 쪽에서 알아둘 점은 이것이다. g는 d보다 조금 작게 나오는 것이 정상이며, 어떤 논문이 소표본 연구들을 모아놓고 보정 없는 d를 보고했다면 그 값은 살짝 부풀려진 상태일 수 있다.
결과가 '일어났다/일어나지 않았다'인 경우에는 비율끼리 비교한다.
이 주제에서 가장 실질적인 오해가 여기서 나온다.
가공육 섭취와 대장암을 다룬 국제 평가에서 매일 50g을 더 먹을 때 대장암 위험이 약 18% 증가한다는 추정이 널리 인용됐다. 이때의 18%는 상대적인 증가폭이다. 원래 위험이 얼마였느냐에 따라 실제로 늘어나는 사람 수는 완전히 달라진다. 기저 위험이 낮으면 18% 증가의 절대적 규모는 작고, 기저 위험이 높은 집단에서는 같은 18%가 훨씬 큰 인원 차이를 뜻한다.
그래서 상대 지표만 제시된 보도는 늘 과장돼 읽힌다. 함께 봐야 할 것이 절대위험 차이(두 군의 발생 비율을 그냥 뺀 값)와, 그 역수에 해당하는 치료필요수(NNT) 개념이다. "한 명에게 결과 차이를 만들려면 몇 명에게 이 개입을 해야 하는가"를 묻는 방식이 규모 감각을 되돌려 준다.
이 구분은 IARC 1군 발암물질 분류를 읽을 때 특히 중요하다. 그 분류는 근거가 얼마나 확실한가를 나타내고, 위에서 말한 숫자들은 위험이 얼마나 큰가를 나타낸다. 서로 다른 축이며, 둘을 겹쳐 읽으면 분류표를 정반대로 이해하게 된다(근거의 확실성과 위험 크기 구분 참조).
1. 어떤 축의 지표인가 — 연속형(SMD·g·MD)인가 이분형(RR·OR·HR)인가. 2. 신뢰구간이 얼마나 넓은가 — 점 추정치보다 구간이 정보량이 많다. 구간이 1(혹은 0)을 넘나들면 방향조차 확정되지 않은 것이다. 3. 원래 단위로 되돌리면 얼마인가 — SMD 0.5가 통증 척도에서 몇 점인지, RR 1.18이 절대적으로 몇 명인지. 4. 그 크기가 의미 있는 크기인가 — 최소 임상 중요 차이와 견준다. 5. 얼마나 확실한가 — 크기와 확실성은 별개다(GRADE 근거 등급).
"18% 증가면 100명 중 18명" . 상대와 절대를 혼동한 대표적 오독이다.
"SMD 0.8이니 큰 효과" . 관례적 기준일 뿐이며, 결과의 종류와 임상적 의미를 함께 봐야 한다.
"오즈비 2배면 위험이 2배" . 사건이 흔할수록 오즈비는 위험비를 과장한다.
"효과 크기가 크니 근거가 강하다" . 크기와 확실성은 다른 축이다. 소규모·비뚤림 위험이 큰 연구일수록 큰 효과가 나오기 쉽다는 경향까지 함께 고려해야 한다.
*근거등급 범례: 근거 탄탄 / 제한적 / 논쟁적·근거 부족 / 이론·모델 / 일화. 본 문서는 비의료 정보성 백과 항목으로 진단·치료 효과를 단정하지 않는다.*
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