# 새로운 운동치료의 효과를 확인한 연구가 무작위대조시험으로 설계되었다는 설명을 보았다. 이 설계의 핵심 특징으로 옳은 것은?

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> language: ko  
> subject: 물리치료 진단평가

## 문제

새로운 운동치료의 효과를 확인한 연구가 무작위대조시험으로 설계되었다는 설명을 보았다. 이 설계의 핵심 특징으로 옳은 것은?

## 보기

1. 과거의 기록만을 모아 결과를 비교한다
2. 한 사람의 경과를 자세히 서술한다
3. 여러 연구의 결과를 통계로 합친다
4. 대상자를 무작위로 나누어 집단을 만든다 **✔ 정답**
5. 연구자가 원하는 대상자를 골라 배정한다

**정답: 4**

## 해설

무작위대조시험은 대상자를 무작위로 나누어 중재군과 대조군을 만들어 두 집단의 특성 차이를 줄임으로써 중재의 효과를 비교적 명확하게 확인할 수 있게 한다. 과거 기록을 모으는 후향적 연구나 한 사람을 다루는 증례보고, 여러 연구를 합치는 메타분석과는 설계가 다르다.

## 심화 해설

무작위대조시험(RCT)의 핵심 설계 특징

이 문제는 운동치료 같은 중재의 효과를 검증하는 연구 설계 가운데 무작위대조시험(randomized controlled trial, RCT)이 어떤 특징을 갖는지를 묻습니다. 근거중심 물리치료에서는 이 치료가 효과가 있다는 주장을 읽을 때 그 연구가 어떤 설계로 이루어졌는지를 가장 먼저 확인하므로, 설계마다 무엇이 다른지 구분하는 일은 국시와 임상 모두에서 기본입니다.

정답은 4번입니다. 무작위대조시험의 본질은 대상자를 무작위로 중재군과 대조군에 나누는 데 있습니다. 무작위 배정은 어느 집단에 들어갈지가 연구자나 대상자의 판단에 좌우되지 않게 하여 선택 편향(selection bias)을 줄이는 핵심 장치이며, 모의실험 연구에서는 배정 순서를 미리 짐작할 수 있으면 배정 은폐가 무너져 이 장점이 약해진다고 지적합니다.[1] 이렇게 집단을 나누면 나이, 증상의 정도, 동기처럼 알려진 요인뿐 아니라 측정하지 못한 요인도 두 집단에 비슷하게 퍼질 것으로 기대할 수 있어서, 이후 나타난 결과의 차이를 중재 덕분으로 해석하기가 쉬워집니다. 여기에 대조군을 두어 같은 기간 동안 아무 중재가 없었다면 어땠을지를 비교하는 것이 대조의 의미입니다.

보기별 해설

1번: 과거의 기록만을 모아 결과를 비교한다 — 이미 일어난 일의 기록을 거슬러 올라가 분석하는 후향적 연구(retrospective study)의 설명입니다. 연구자가 중재를 배정하지 않으므로 무작위대조시험과 다릅니다.

2번: 한 사람의 경과를 자세히 서술한다 — 증례보고(case report)의 특징입니다. 새롭거나 드문 사례를 알리는 데는 유용하지만 비교 집단이 없어 효과를 일반화하기 어렵습니다.

3번: 여러 연구의 결과를 통계로 합친다 — 메타분석(meta-analysis)의 설명입니다. 새 대상자를 모집해 배정하는 설계가 아니라 이미 발표된 연구들을 모아 통합하는 방법입니다.

5번: 연구자가 원하는 대상자를 골라 배정한다 — 연구자의 판단으로 배정하면 예후가 좋은 사람을 치료군에 넣는 등 선택 편향이 개입하므로, 무작위 배정과 정반대되는 방식입니다.

시험 포인트

연구 설계 문항은 보기 하나하나가 서로 다른 설계의 정의로 구성되는 경우가 많습니다. 후향적 연구, 증례보고, 메타분석, 무작위대조시험을 각각 누가 배정하는가, 비교 집단이 있는가, 새 자료를 모으는가 기존 연구를 합치는가라는 세 질문으로 구분해 두면 어떤 변형에도 대응할 수 있습니다. 임상에서도 운동치료 효과를 소개하는 논문을 볼 때 무작위 배정과 배정 은폐가 지켜졌는지를 먼저 보면 결과를 얼마나 믿을지 가늠하는 데 도움이 됩니다.

정리하면, 무작위대조시험은 대상자를 무작위로 나누어 비교 집단을 만드는 설계이고, 그 무작위 배정이 편향을 줄여 중재 효과를 가장 깔끔하게 비교하게 해 줍니다.참고 문헌 (논문 출처)

- [1]Reducing selection bias risk to enhance RCT validity: sandwich mixed randomization outperforms permuted block design.RCT/임상시험Wang B, Wang X, Ni C, Xie J, Wu S, Wu Y, Shen Y, Dong Z, Lv W, He Y. (2026) · DOI: 10.1186/s12874-026-02877-2

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