층화 후 각 층의 효과가 비슷하지만 전체 효과와 달라졌다. 해석은?

층별 효과가 동질적이고 보정 전후 차이가 나면 교란 가능성이 크다.

층화(stratification) 후 각 층의 효과가 서로 비슷하게 유지되면서 전체(조정 전) 효과와 달라졌다면, 이는 층화 변수가 교란변수(confounder)로 작용하고 있었고 층화를 통해 교란이 통제되었음을 의미한다. ^[1][2]

교란과 효과수정의 감별
층화 분석에서 관찰되는 현상은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째, 층별 효과가 서로 다르게 나타나면 효과수정(effect modification)이 존재하는 것이다. 둘째, 층별 효과는 비슷한데 조정 전 전체 효과와 다르다면 교란(confounding)이 존재했고 층화로 이를 통제한 것이다. ^[1][2] 이 문제는 후자의 상황을 정확히 기술하고 있다.

병태생리·역학적 기전
중증 두부손상 환자에서 글래스고혼수척도(Glasgow Coma Scale, GCS)와 사망률의 관계를 분석할 때, 연령이나 다발성 장기손상 중증도(Injury Severity Score, ISS)가 교란변수로 작용할 수 있다. 예를 들어 고령 환자는 GCS가 낮을 가능성도 높고 사망률도 높다. 이때 연령을 층화하지 않으면 GCS와 사망률의 연관성이 실제보다 과장되거나 왜곡되어 보일 수 있다. 연령별로 층화한 뒤 각 층에서 GCS와 사망률의 연관성이 비슷하게 유지되면서 전체 효과와 달라진다면, 연령이 교란변수였음을 시사한다. ^[1]

층화 후 각 층의 효과가 비슷하고 전체 효과와 다르다면, 이는 효과수정이 아니라 교란이 통제된 상황이다. ^[2]

국시 빈출 관점
혼동 주의! 층별 효과가 서로 다르면 효과수정, 층별 효과는 같고 전체 효과와 다르면 교란이다. 이 구분은 역학 문제에서 반복적으로 출제된다. ^[1][2]

핵심! 교란변수는 노출과 결과 모두에 연관되어 있고 노출-결과 경로의 중간 단계가 아닌 변수여야 한다. 층화나 다변량 회귀분석으로 통제할 수 있다. ^[2][3]

구분	층별 효과	전체 효과와 비교	해석
교란	서로 비슷함	다름	층화로 교란 통제됨
효과수정	서로 다름	층별로 보고해야 함	층화 변수가 효과를 수정함

오답 해설
1번은 층별 효과가 서로 다를 때 선택해야 하는 해석이다. 문제에서는 층별 효과가 비슷하다고 했으므로 효과수정이 아니다. ^[1]
3번은 층화 결과만으로 무작위배정 실패를 확정할 수 없다. 무작위배정은 관찰연구가 아닌 실험연구에서 평가하는 개념이며, 이 문제의 층화 결과는 교란 통제와 관련된다. ^[2]
4번의 정보편향(information bias)은 측정 오류나 분류 오류에서 발생하는 편향으로, 층화는 이를 보정하는 방법이 아니다. ^[2]
5번의 선택편향(selection bias)은 연구 대상자의 선택 과정에서 발생하는 편향으로, 층화가 선택편향을 제거한다고 단정할 수 없다. ^[3]

층화 후 층별 효과가 비슷하면서 전체 효과와 달라진 것은 교란변수가 층화를 통해 통제되었음을 보여주는 전형적인 소견이다. ^[1][2]