요맘때 끄적이는 일상생활

이전 포스팅을 먼저 보고 오려면 아래 링크 Click 2022.05.04 - [끄적이는 통계분석/SAS] - SAS로 RTF 파일 출력하기 1 SAS로 RTF 파일 출력하기 1 기본 형태 ods listing close; options nodate nonumber orientation=portrait; ods rtf file="출력파일경로\출력파일명.RTF"; procedure or ods text ... ods rtf close; ods listing; 기본 형태의 틀에 하나씩 추가하면 된다. 만약 가로 youivab.tistory.com 4. TOC (Table of Contents) 생성 여러 방법이 있지만, 원하는 부분에 직접 TC를 지정하여 표 목록을 생성 가능하다는 면에서 이 방법을 사용한다...

기본 형태 ods listing close; options nodate nonumber orientation=portrait; ods rtf file="출력파일경로\출력파일명.RTF"; procedure or ods text ... ods rtf close; ods listing; 기본 형태의 틀에 하나씩 추가하면 된다. 만약 가로형태로 출력하고 싶다면 orientation=landscape 를 적용한다. 1. Header, Footer의 적용 ods listing close; options nodate nonumber orientation=portrait; ods rtf file="출력파일경로\출력파일명.RTF"; Title1 "제목 1"; Title2 "제목 2"; ... Footnote1 "주석 1..

임상통계 분석에서 중점적으로 평가해야할 항목은 안전성 평가이다. 안전성 평가의 가장 주요한 평가변수는 이상반응. 이상반응에 대한 요약은 통상적으로 다음과 같이 요약한다. n(%)[case] 95% CI[Lower, Upper] AE xx(xx.xx)[xx] [xx.xx, xx.xx] TEAE xx(xx.xx)[xx] [xx.xx, xx.xx] Serious AE xx(xx.xx)[xx] [xx.xx, xx.xx] AE: Adverse Event n(%)[case]: 이상반응이 발현한 대상자 수(백분율), [이상반응 건수] 95% CI: Clopper-Pearson's Confidence Interval 다음은 이상반응 데이터셋의 예이다. 대상자는 10명, 1:예, 2:아니오 SUBJECT AE TEAE ..

신약을 승인받기 위해선 신약의 효과를 통계적으로 입증해야 한다. 이 '입증' 이라는 것은 일반적인 임상시험에서 유효성 평가 및 안전성 평가를 통해 검증한다. 유효성 평가는 신약의 효과가 임상시험계획서에서 계획했던 목표를 검증하는 것이고, 안전성 평가는 이 약이 안전한 것임을 평가하여 검증하는 것이다. 둘 중 어느 것이 더 중요한가를 따지자면 '안전성 평가' 라고 말해야 하겠지만 제약사(의뢰사) 입장에서 본다면 유효성이 중요할 수도 있다. 임상에서 실패한다면 막대한 손해를 감수해야 하기 때문이다. 이 때문에 규제기관(식약처)와 제약사(의뢰사), CRO(수탁기관)이 균형을 이루어야 한다. 무튼, 이번 포스팅에서는 통계분석 시 이 안전성 평가와 유효성 평가의 일반적인 구성을 살펴보고자 한다. 1. 대상자 등록..

저번엔 군 간 차이를 비교하는 방법에 대해 알아봤는데, 이번엔 짝지은 데이터의 검정에 대해 알아볼 것이다. 많은 임상시험 분석 시 의약품 투여 후 일정기간 동안의 변화량을 분석하여 유효성, 안전성을 판단한다. 1. Paired t-test- 집단 내 변화량 평균을 비교하는 방법. - 귀무가설은 d1-d2=0, 대립가설은 d1-d2≠0 오늘도 역시 SAS를 이용하여 분석할 것이고, Sample data는 간단히 data를 만들어 보았다. 예시 자료를 이용하여 Visit1~Visit2 기간동안의 수축기혈압 차이가 있는지 살펴보고자 한다. - 아래 코드는 예제 data SAS Code. data ex1; input id $4. visit $4. sbp 3.; datalines; S01 V01 144 S02 V..

임상통계분석의 모든 부분 하나하나가 전부 중요하지만 그 중 중요한 부분을 한가지 뽑자면 분석군에 대한 정의라고 생각한다. 모든 연구마다 분석군을 어떻게 정의하느냐에 따라 분석 집단이 달라지고 편의(Bias)가 발생여부가 달라지게 된다. 임상시험에 있어서 편의를 줄이는 것은 상당히 중요한 문제로 여겨진다. 편의에 대해서는 추후에 끄적이는 것으로 하고, 현 포스팅엔 분석군 정의를 어떻게 하는가? 라는 것에 대해 말하고자 한다. 우리나라 임상통계분석은 미국 FDA의 ICH E9을 기준으로 한다. 1. Intention-To-Treat(ITT) - Intent-to-treat으로도 알려져 있다. - ITT의 원칙이란 '연구자참여자를 무작위 배정된 대로 비교한다' 라는 원칙인데, 처치(therapy)의 완전한 잠..

바이오 업계에 종사하다 보니 약의 경우 시험군 대조군을 비교하는 경우가 많은데, 이 때 가장 많이 사용되는 분석법이 Independent t-test인 듯 하다. 앞으로 지속적으로 알고있거나 공부했던 통계분석법들을 정리해 나갈 예정이다. 참고로 지금부터 끄적이는 말들은 틀릴 수도 있으니, 참고하시면 될 듯하고 틀린 부분이 있다면 알려주시면 감사할 것 같다. 1. Independent t-test - 두 집단간 평균을 비교하는 방법. - 귀무가설은 μ1=μ2, 대립가설은 μ1≠μ2 참고로, 공부하다 보니 분석 시 가설의 검토는 무엇보다 중요한 것 같았다. 그도 그럴것이 분석의 목표라고 볼 수 있으니까... SAS를 이용하여 분석할 것이고, Sample data는 sasuser.admit을 이용할 것이다. ..