환자-대조군 연구는 질병이 있는 집단(환자군)과 질병이 없는 집단(대조군)을 먼저 선정한 뒤, 두 집단의 과거 위험요인 노출력을 비교하는 후향적 연구설계입니다. 이 설계에서는 연구자가 집단을 질병 발생 여부에 따라 임의로 나누기 때문에 질병 발생률 자체를 계산할 수 없고, 따라서 발생률의 비인
상대위험도(relative risk, RR)를 직접 산출할 수 없습니다
[1].
대신 환자-대조군 연구에서는
교차비(odds ratio, OR)를 사용합니다. 교차비는 노출군에서 질병이 발생할 오즈(odds)와 비노출군에서 질병이 발생할 오즈의 비로 정의되며, 이는 환자-대조군 연구에서도 계산 가능한 지표입니다
[1]. 오즈란 어떤 사건이 발생할 확률을 발생하지 않을 확률로 나눈 값으로, 확률과는 다른 개념입니다. 교차비가
1보다 크면 노출이 질병 발생과 양의 연관성이 있음을,
1보다 작으면 음의 연관성(보호 효과 가능성)을 시사합니다
[1].
교차비는 환자-대조군 연구에서 위험요인과 질병의 연관성을 추정하는 표준적인 지표로 널리 사용됩니다
[1]. 다만 교차비를 해석할 때는 주의할 점이 있습니다. 교차비의 추정값은 표본 크기가 작거나 특정 셀의 빈도가 0에 가까울 때 양의 방향으로 편향될 수 있으며, 이런 경우 붓스트랩(bootstrap) 같은 방법으로 편향을 보정하는 접근이 제안되기도 합니다
[2]. 또한 다수준 자료처럼 개인이 병원이나 지역 같은 상위 단위에 내재된 구조에서는 교차비의 해석이 조건부(conditional)인지 주변부(marginal)인지에 따라 달라질 수 있어, 연구설계와 분석 모형에 맞는 해석이 필요합니다
[4].
한편
기여위험도(attributable risk)는 노출군과 비노출군의 발생률 차이를 나타내는 지표로, 발생률을 알아야 계산할 수 있으므로 환자-대조군 연구에는 적합하지 않습니다.
유병률(prevalence)은 특정 시점에 질병을 가진 사람의 분율을,
치명률(fatality rate)은 질병에 걸린 사람 중 사망한 사람의 분율을 의미하는 지표로, 둘 다 위험요인-질병 연관성의 크기를 비교하는 효과 지표가 아닙니다.
참고 문헌 (논문 출처)
- [1]
Odds Ratio일반논문Tenny S, Hoffman MR. (2026)
- [2]
Bias of Odds Ratio Estimate in Fisher's Exact Test.일반논문Liu XS. (2026) · DOI: 10.1002/mpr.70076
- [4]
Extending the Median Odds Ratio (MOR), the Interval Odds Ratio (IOR), and the Proportion of Opposed Odds Ratios (POOR) for Use With 3-Level Multilevel Logistic Regression Models.일반논문Austin PC, Leckie G. (2026) · DOI: 10.1002/sim.70558