교란 변수는 어떻게 통제할까?

[김양석]

교란 변수의 통제 방법에 대해서 정리했다.

실험에서 교란 요인이나 교란 변수를 관리하는 것은 결과의 타당성을 확보하는 데 매우 중요하다. 교란 요인은 독립 변수와 종속 변수 모두와 관련이 있는 변수로서 이들 사이의 겉보기 관계를 왜곡할 가능성이 있다. 교란 요인을 관리하기 위한 몇 가지 전략이 있다:

1. 임의화(Randomization)

• 목적: 무작위화는 치료 및 대조군에 걸쳐 교란 요인을 고르게 분포시키는 것을 목표로 한다.
• 구현 방법:

• 임의 배정: 참가자들을 서로 다른 실험 집단에 임의로 배정하라. 이것은 잠재적 교란 요인이 모든 집단에 동일하게 존재할 가능성을 보장하는 데 도움이 된다.
• 예: 임상시험에서 환자들은 새로운 약이나 위약을 투여받도록 무작위로 배정될 수 있다.

2. 매칭(Matching)

• 목적: 일치는 교란 변수에 대한 통제와 유사한 특성을 기반으로 치료 및 통제 그룹의 참가자를 쌍으로 구성하는 것을 포함한다.
• 구현 방법:

• 페어 매칭(Pair Matching): 치료 그룹의 각 참가자와 유사한 특성(예: 연령, 성별, 기준 건강 상태)을 가진 대조 그룹의 참가자를 매칭한다.
• 빈도 일치: 교란 변수의 전체 분포가 그룹 간에 유사한지 확인한다.
• 예: 교육방법을 비교한 연구에서는 선행 학업성적과 사회경제적 지위를 기준으로 학생을 매칭할 수 있었다.

3. 통계적 제어(Statistical Control)

목적: 통계적 통제는 교란 요인의 효과를 설명하기 위해 통계적 기법을 사용하는 것을 포함한다.

구현 방법:

- 다중 회귀 분석: 교란 요인을 회귀 모형에 추가 변수로 포함하여 효과를 통제한다.

- ANCOVA(공분산 분석): ANCOVA를 사용하여 교란 요인의 효과에 대한 종속 변수를 조정한다.

- 예: 다이어트가 건강 결과에 미치는 영향에 대한 연구에서 연령, 성별, 신체 활동 수준과 같은 변수를 회귀 모형에 포함시킬 수 있다.

4. 층화(Stratification)

목적: 계층화는 교란 변수를 기준으로 자료를 하위 그룹으로 나누고 각 하위 그룹을 개별적으로 분석하는 것을 포함한다.

- 구현 방법:

- 계층 만들기: 참여자를 계층(예: 연령대, 소득 수준)으로 나누고 각 계층 내에서 효과를 분석한다.

- 통합 분석: 교란 요인을 통제하면서 각 층의 결과를 결합하여 전체적인 추정치를 얻는다.

- 예: 흡연과 폐암에 대한 연구에서, 당신은 교란 요인으로서 연령을 통제하기 위해 참가자들을 연령대별로 계층화할 수 있다.

5. 랜덤 블록 설계

목적: 무작위 블록 설계는 교란 변수를 기반으로 참가자를 블록으로 그룹화하여 무작위화와 매칭을 결합한다.

구현 방법:

- 양식 블록: 참가자를 교란 변수(예: 연령, 성별)에 따라 블록으로 그룹화한다.

- 블록 내 무작위 할당: 각 블록 내의 치료 그룹과 대조 그룹에 참가자를 무작위로 할당한다.

- 예: 농업 연구에서 식물은 다른 비료에 무작위로 할당되기 전에 토양 유형에 따라 그룹화될 수 있다

6. 도구 변수 사용

목적: 도구변수(Instrument variables)는 무작위화가 불가능한 경우에 사용되며, 관측되지 않은 교란요인을 고려할 필요가 있다.

구현 방법:

- 도구 변수 식별: 치료를 제외하고는 치료와 상관관계가 있지만 결과와 직접적인 상관관계가 없는 변수를 찾는다.

- 2단계 최소 제곱(Two-Stage Least Squares; 2SLS): 2단계 회귀 모형의 도구 변수를 사용하여 인과 효과를 추정한다.

- 예: 계량 경제학 연구에서 가장 가까운 병원과의 거리는 의료 활용을 위한 도구 변수로 사용될 수 있다.

7. 민감도 분석

목적: 민감도 분석을 통해 잠재적 교란 요인에 대한 결과가 얼마나 견고한지 평가한다.

구현 방법:

- 다양한 시나리오 시뮬레이션: 교란 요인의 존재와 영향에 대한 가정을 다양하게 하여 결과가 어떻게 변하는지 확인한다.

-영향 정량화: 결과를 크게 변경하려면 교란 요인이 얼마나 강해야 하는지 추정한다.

-예: 대기오염과 건강에 관한 연구에서 연구자들은 실내 공기질과 같은 미측정 변수의 영향을 평가하기 위해 민감도 분석을 수행할 수 있다.

8. 성향 점수 일치

목적: 성향점수 매칭(Propensity Score Matching)은 치료를 받을 가능성을 기준으로 참여자들을 매칭하여 균형 잡힌 비교 집단을 만들고자 한다.

구현 방법:

- 성향 점수 추정: 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 관측된 공변량을 기반으로 각 참가자가 치료를 받을 확률을 추정한다.

- Match Participant: 치료 집단의 참가자와 성향 점수가 비슷한 통제집단의 참가자를 매칭한다.

- 예: 관찰 연구에서 성향 점수 매칭은 그룹 간 교란 요인의 균형을 조정하여 무작위화를 모방하는 데 사용된다.

실험을 신중하게 설계하고 적절한 통계 기법을 사용함으로써 연구자들은 교란 변수를 관리하고 보다 타당한 인과적 추론을 도출할 수 있다.

A: 

Managing confounders or confounding variables in an experiment is crucial to ensuring the validity of the results. Confounders are variables that are related to both the independent variable and the dependent variable, potentially distorting the apparent relationship between them. Here are several strategies to manage confounders:

1. Randomization
Purpose: Randomization aims to evenly distribute confounders across the treatment and control groups.

How to Implement:

Random Assignment: Randomly assign participants to different experimental groups. This helps ensure that any potential confounders are equally likely to be present in all groups.
Example: In a clinical trial, patients might be randomly assigned to receive either a new medication or a placebo.
2. Matching
Purpose: Matching involves pairing participants in the treatment and control groups based on similar characteristics to control for confounding variables.

How to Implement:

Pair Matching: Match each participant in the treatment group with a participant in the control group who has similar characteristics (e.g., age, gender, baseline health status).
Frequency Matching: Ensure that the overall distribution of confounding variables is similar across groups.
Example: In a study comparing educational methods, students might be matched based on prior academic performance and socioeconomic status.
3. Statistical Control
Purpose: Statistical control involves using statistical techniques to account for the effect of confounders.

How to Implement:

Multiple Regression Analysis: Include confounders as additional variables in a regression model to control for their effects.
ANCOVA (Analysis of Covariance): Use ANCOVA to adjust the dependent variable for the effect of confounders.
Example: In a study on the impact of diet on health outcomes, you might include variables like age, gender, and physical activity level in the regression model.
4. Stratification
Purpose: Stratification involves dividing the data into subgroups based on the confounding variable and analyzing each subgroup separately.

How to Implement:

Create Strata: Divide participants into strata (e.g., age groups, income levels) and analyze the effect within each stratum.
Pooled Analysis: Combine the results from each stratum to get an overall estimate while controlling for the confounder.
Example: In a study on smoking and lung cancer, you might stratify participants by age group to control for age as a confounder.
5. Randomized Block Design
Purpose: A randomized block design combines randomization and matching by grouping participants into blocks based on confounding variables.

How to Implement:

Form Blocks: Group participants into blocks based on confounding variables (e.g., age, gender).
Random Assignment Within Blocks: Randomly assign participants to treatment and control groups within each block.
Example: In agricultural research, plants might be grouped based on soil type before random assignment to different fertilizer treatments.
6. Using Instrumental Variables
Purpose: Instrumental variables are used when randomization is not possible, and there is a need to account for unobserved confounders.

How to Implement:

Identify Instrumental Variables: Find a variable that is correlated with the treatment but not directly with the outcome, except through the treatment.
Two-Stage Least Squares (2SLS): Use the instrumental variable in a two-stage regression model to estimate the causal effect.
Example: In econometric studies, distance to the nearest hospital might be used as an instrumental variable for healthcare utilization.
7. Sensitivity Analysis
Purpose: Sensitivity analysis assesses how robust the results are to potential confounders.

How to Implement:

Simulate Different Scenarios: Vary the assumptions about the presence and impact of confounders to see how the results change.
Quantify Impact: Estimate how strong a confounder would need to be to change the results significantly.
Example: In a study on air pollution and health, researchers might perform sensitivity analysis to assess the impact of unmeasured variables like indoor air quality.
8. Propensity Score Matching
Purpose: Propensity score matching attempts to create a balanced comparison group by matching participants based on their likelihood of receiving the treatment.

How to Implement:

Estimate Propensity Scores: Use logistic regression to estimate the probability of each participant receiving the treatment based on observed covariates.
Match Participants: Match participants in the treatment group with participants in the control group who have similar propensity scores.
Example: In observational studies, propensity score matching is used to mimic randomization by balancing confounders between groups.
By carefully designing the experiment and using appropriate statistical techniques, researchers can manage confounding variables and draw more valid causal inferences.