임상시험에서 사용되는 통계기법
임상시험에서 자주 사용되는 t-test, 회귀분석, 생존분석 등 주요 통계기법을 예시와 함께 알아봅니다. 통계 툴과 문서화 절차까지 실무 중심으로 알아봅시다.
💊 임상시험에서 사용되는 통계기법 : 실무
임상시험은 약물이나 치료법의 효과와 안전성을 객관적으로 입증하기 위한 과학적 절차입니다. 이를 뒷받침하는 핵심 도구가 바로 통계기법입니다. 본 포스트에서는 실제 임상시험에서 자주 사용되는 통계기법과 그 분석 도구, 문서화 방식까지 단계별로 정리해 제공합니다.
1️⃣ 임상시험 통계의 중요성과 목적
통계는 임상시험에서 다음과 같은 역할을 수행합니다:
- 우연과 실제 효과를 구분
- 데이터의 신뢰성과 재현성 확보
- 의학적 판단의 근거 제공
- 규제기관 제출용 문서 작성 기반 마련
2️⃣ 자주 사용되는 주요 통계기법
임상시험의 목적은 약물이나 치료법의 효과와 안전성을 과학적으로 입증하는 것입니다. 이를 위해 다양한 통계기법이 활용되며, 사용 목적에 따라 구체적인 분석 방식이 결정됩니다. 이 섹션에서는 실제 임상시험에서 자주 활용되는 통계기법들을 유형별로 정리해 설명합니다.
✅ 1. 기술통계 (Descriptive Statistics)
기술통계는 데이터를 요약하고 기본 특성을 설명하는 데 사용됩니다. 임상시험에서 참가자의 연령, 체중, 성별 분포 등 인구학적 특성을 파악하거나, 특정 측정값(예: 혈압, 체온 등)의 평균과 표준편차를 제시할 때 활용됩니다.
주요 지표:
- 평균 (Mean)
- 중앙값 (Median)
- 표준편차 (Standard Deviation)
- 백분위수 (Percentiles)
- 빈도 및 비율 (Frequencies & Proportions)
✅ 예: 피험자 평균 나이 = 57.2세 ± 6.4세
주로 사용되는 임상시험: 1상, 2상 초기 안전성 분석 / 피험자 특성 기술 / 베이스라인 특성 비교
✅ 2. 가설검정 (Hypothesis Testing)
가설검정은 두 집단 이상 간의 차이가 우연에 의한 것인지, 실제 효과인지 판단하기 위한 방법입니다.
✔ t-test (독립/대응 표본)
- 두 그룹 간 평균의 차이를 비교합니다.
- 독립표본 t검정: 시험군 vs 대조군
- 대응표본 t검정: 같은 그룹의 전/후 변화 분석
✅ 예: 투약 전후 혈압 변화 비교 적용 예시: 2상/3상 임상시험에서 약효 평가, 전/후 비교가 필요한 시험 설계
✔ ANOVA (Analysis of Variance)
- 세 그룹 이상 간 평균 차이 분석
- Post-hoc 분석을 통해 어떤 집단 간 차이인지 파악 가능
✅ 예: 3개 용량군 간 HbA1c 변화 비교 적용 예시: 용량-반응 임상시험, 다군 비교가 필요한 2상 임상
✔ 카이제곱검정 (Chi-square test)
- 범주형 자료(예: 부작용 있음/없음)의 비율 차이를 분석
✅ 예: 위약군 vs 시험군의 이상반응 발생률 비교 적용 예시: 3상 시험의 안전성 분석, 이상반응 비율 비교
✔ Fisher’s Exact Test
- 샘플 수가 작을 때 사용하는 비율 비교 검정
✅ 예: N<10의 희귀 부작용 분석 적용 예시: 소규모 희귀질환 임상, 조기 1상 안전성 평가
✅ 3. 회귀분석 (Regression Analysis)
회귀분석은 변수 간의 관계를 파악하거나, 특정 결과를 예측하기 위해 사용됩니다.
✔ 선형 회귀 (Linear Regression)
- 연속형 결과(예: 체중, 혈압 등)와 독립변수 간 관계 분석
✅ 예: 약물 용량과 체중 변화의 관계 적용 예시: 2상~3상 시험에서 약효의 용량 반응 분석
✔ 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
- 이진형 결과(예: 효과 있음/없음, 부작용 발생 여부) 예측
✅ 예: 나이, 성별 등을 고려한 부작용 발생 예측 적용 예시: 3상 이상 시험에서 위험요인 분석 및 예측모델 구축
✔ 다중 회귀 (Multiple Regression)
- 여러 독립변수를 포함하여 종속변수에 미치는 영향 분석
✅ 예: 체중, 나이, 성별이 혈압에 미치는 종합적 영향 분석 적용 예시: 후향적 분석 연구, 리얼월드데이터 기반 임상시험 (4상 등)
✅ 4. 생존분석 (Survival Analysis)
생존분석은 ‘사건이 발생할 때까지 걸리는 시간’을 고려하는 분석법입니다. 주로 암 연구, 사망률, 재발률 분석에 사용됩니다.
✔ Kaplan-Meier 분석
- 시간에 따른 생존률을 추정하고 곡선으로 시각화
적용 예시: 항암제 임상시험, 장기 추적 임상
✔ Log-rank test
- 두 생존곡선 간의 유의한 차이 여부를 검정
✅ 예: 치료군 vs 위약군의 생존율 비교 적용 예시: 치료효과 지속 시간 비교 (예: 면역항암제 vs 표준요법)
✔ Cox 비례위험모형 (Cox Proportional Hazards Model)
- 시간과 변수 간 관계를 고려한 회귀모형
✅ 예: 고령, 병기, 치료 방식이 생존율에 미치는 영향 적용 예시: 암, 만성질환 등 장기간 추적 연구에서 위험요인 분석
🛠️ 3️⃣ 통계 분석 도구 및 방식
📊 통계 소프트웨어
| 도구 | 특징 | 활용 예 |
| SAS | FDA 제출용 글로벌 표준 | CSR/TLF 생성 |
| R | 오픈소스, 시각화 우수 | 사용자 정의 분석 |
| SPSS | 직관적 인터페이스 | 간단한 분석, 회귀 |
| STATA | 의료경제 연구에 강점 | 패널 분석 중심 |
| Python | 유연한 스크립팅 | 커스터마이징 모델링 |
📐 분석 방식
- ITT 분석: 무작위 배정 모든 환자 포함 (기본)
- PP 분석: 계획서대로 수행한 환자만 포함
- Blind Review: 군 분류 숨긴 상태에서 검토
- 감도 분석 (Sensitivity Analysis): 조건 변화에 따른 결과 비교
📄 4️⃣ 통계 결과 작성 문서 및 절차
주요 문서
| 문서명 | 역할 |
| SAP (Statistical Analysis Plan) | 분석 설계, 사전 승인 필요 |
| CSR (Clinical Study Report) | 통합 분석 보고서, 제출용 |
| TLFs (Tables, Listings, Figures) | 수치 및 시각 자료 정리 |
| 데이터 리뷰 리포트 | 품질 점검 및 이상치 검토 |
작성 절차 요약
- SAP 작성 → 시험 전 분석 계획 확정
- 데이터 정제 → 결측 및 이상값 처리
- TLF 생성 → 시각화 및 수치 테이블 생성
- CSR 작성 → 해석 포함 종합 보고서 완성
📌 통계 문서는 단순 분석 결과가 아닌, 규제 대응과 임상적 판단을 위한 핵심 문서입니다.
🧠 5️⃣ 임상시험 단계별 통계 적용 흐름
| 단계 | 주요 통계 기법 | 목적 |
| 1상 | 기술통계 | 안전성, 약동학 요약 |
| 2상 | 가설검정, 회귀분석 | 초기 효능 탐색 |
| 3상 | 생존분석, 다변량 회귀 | 확증적 효과 검증 |
| 4상 | 회귀, 리얼월드 통계 | 실제 처방 환경 분석 |
✅ 마무리: 통계는 임상시험의 과학적 언어입니다
임상시험의 성공은 단지 좋은 약을 만드는 데서 끝나지 않습니다. 과학적 데이터를 신뢰성 있게 분석하고 문서화하는 체계가 그 가치를 완성합니다. 이 글에서 소개한 통계기법과 도구들은 바로 그 핵심을 담당합니다.
통계를 정확히 이해하고 올바르게 적용하는 것이 곧 환자 안전과 치료제 허가를 연결하는 다리입니다.