# 이 연구 결과를 지역 전체 성인에게 그대로 적용하기 어려운 이유로 옳은 것은?

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> language: ko  
> subject: 지역사회간호학

## 문제

이 연구 결과를 지역 전체 성인에게 그대로 적용하기 어려운 이유로 옳은 것은?

## 보기

1. 무작위 배정을 하지 않아 두 군을 견줄 수 없다
2. 참여자가 특정 집단에 치우쳐 일반화하기 어렵다 **✔ 정답**
3. 탈락자가 많아 두 군의 비교가능성이 깨졌다
4. 관찰 기간이 짧아 인과의 선후를 정할 수 없다
5. 측정자가 군을 알고 있어 결과가 한쪽으로 쏠렸다

**정답: 2**

## 해설

자발적 참여로 표본이 특정 집단에 치우쳐 지역 전체 성인을 대표하지 못하기 때문이다.

## 심화 해설

외적 타당도(external validity)와 선택 비뚤림(selection bias)의 문제입니다. 연구 결과를 ‘지역 전체 성인’에게 적용하려면, 연구에 참여한 표본이 그 지역 전체 성인의 특성을 대표해야 합니다. 그런데 역학 연구에서는 연구 참여 자체가 자발적으로 이루어지기 때문에, 건강에 더 관심이 많거나 사회경제적 여건이 나은 사람들이 주로 참여하는 경향이 있습니다. 이를 자기 선택 비뚤림(self-selection bias) 또는 지원자 비뚤림(volunteer bias)이라고 합니다 [3]. 참여자들이 특정 집단에 치우치면, 연구에서 관찰된 연관성이나 질병 분포가 전체 인구집단과 다를 수 있어 일반화가 어려워집니다.

연구 참여율이 낮을수록 참여자와 비참여자의 특성 차이가 커져 선택 비뚤림의 가능성이 높아집니다. 영국 바이오뱅크(UK Biobank) 연구에서는 초대받은 사람 중 5.5%만이 기저 평가에 참여했는데, 참여자들은 비참여자에 비해 사회경제적 박탈 수준이 낮고, 흡연·비만 등 건강 위험 요인의 유병률도 낮았습니다 [2]. 즉 연구 표본이 ‘건강하고 사회경제적으로 안정된 집단’에 치우친 것입니다. 독일의 LIFE-Adult 코호트에서도 기저 참여율이 낮았고, 연구진은 비참여 사유를 조사하며 선택 비뚤림 가능성을 평가해야 했습니다 [1]. 농촌 지역 호흡기 건강 연구에서도 후속 임상 검사 참여에 동의한 사람과 거부한 사람 사이에 인구학적 특성과 건강 관련 변수에서 차이가 확인되었습니다 [3].

혼동 주의! 선택 비뚤림은 ‘무작위 배정을 하지 않았다’거나 ‘탈락자가 많았다’는 문제와 구분해야 합니다. 무작위 배정은 중재연구(예: RCT)에서 교란변수를 통제하기 위한 절차이고, 탈락은 추적 관찰 과정에서 발생하는 문제입니다. 반면 이 문제의 핵심은 연구 시작 시점부터 표본이 모집단을 대표하지 못할 수 있다는 점입니다. 코호트 연구는 원래 노출 요인을 연구자가 배정하지 않고 관찰하므로 무작위 배정을 하지 않는 것이 자연스러운 설계입니다. 따라서 보기 1번은 이 문제에서 옳지 않은 이유가 됩니다.

외적 타당도 평가 틀에서는 연구 대상자의 특성이 결과를 적용하려는 모집단과 얼마나 유사한지, 모집 방법과 참여율이 어떠한지를 중요한 기준으로 제시합니다 [4]. 특정 지역, 특정 연령대, 특정 자원봉사자 집단만으로 구성된 표본은 다른 지역이나 다른 특성을 가진 인구집단에 결과를 전이(transferability)하기 어렵게 만듭니다 [4]. 따라서 연구 결과를 지역 전체 성인에게 적용하려면, 참여자의 연령·성별·사회경제적 지위·건강 행태·기저 질환 분포가 지역 전체 인구 통계와 비슷한지 먼저 확인해야 합니다.

| 구분 | 선택 비뚤림(일반화 제한) | 무작위 배정 실패 | 추적 탈락 |
| --- | --- | --- | --- |
| 발생 시점 | 연구 참여자 모집 단계 | 중재 배정 단계 | 추적 관찰 단계 |
| 핵심 문제 | 표본이 모집단과 다른 특성을 가짐 | 비교군 간 기저 특성이 달라짐 | 남은 대상자가 원래 표본과 달라짐 |
| 영향 | 외적 타당도 저하, 일반화 제한 | 내적 타당도 저하, 교란 발생 | 내적 타당도 저하, 비교 가능성 약화 |
| 대표 연구 설계 | 코호트, 단면 연구 | RCT | 코호트, RCT |

낮은 참여율 자체가 반드시 비뚤림을 의미하지는 않지만, 참여자와 비참여자의 특성 차이가 클수록 결과 해석에 주의가 필요합니다 [1][2]. 핵심! 연구 결과를 일반화하기 전에 ‘누가 참여했고 누가 빠졌는가’를 확인하는 습관이 필요합니다. 참여율이 낮은 연구일수록 표본의 대표성에 의문을 품고, 연구자가 제시한 참여자 특성표를 지역 인구 통계와 비교해 보아야 합니다.참고 문헌 (논문 출처)

- [1]Evaluating selection bias in a population-based cohort study with low baseline participation: the LIFE-Adult-Study.일반논문Enzenbach C, Wicklein B, Wirkner K, Loeffler M (2019) · DOI: 10.1186/s12874-019-0779-8

- [2]Comparison of Sociodemographic and Health-Related Characteristics of UK Biobank Participants With Those of the General Population.일반논문Fry A, Littlejohns TJ, Sudlow C, Doherty N, Adamska L, Sprosen T (2017) · DOI: 10.1093/aje/kwx246

- [3]Self-selection bias in an epidemiological study of respiratory health of a rural population.일반논문Pahwa P, Karunanayake C, Hagel L, Janzen B, Rennie D, Lawson J (2012) · DOI: 10.1080/1059924X.2012.686381

- [4]How do we know when research from one setting can be useful in another? A review of external validity, applicability and transferability frameworks.일반논문Burchett H, Umoquit M, Dobrow M (2011) · DOI: 10.1258/jhsrp.2011.010124

## 임상 시나리오

코호트 연구 결과 일반화 전 확인사항외적 타당도 평가를 위한 실무 체크리스트
연구 결과를 지역사회나 임상 현장에 적용하기 전에 참여율과 참여자 특성을 반드시 확인한다. 참여율이 30% 미만이면 선택 비뚤림 가능성이 높아진다.

참여자의 연령, 성별, 사회경제적 지위, 건강 행태, 기저 질환 분포를 지역 전체 인구 통계와 비교하여 대표성을 평가한다.

주의자발적 참여 연구에서는 건강에 관심이 많거나 사회경제적으로 안정된 사람이 주로 참여하는 지원자 비뚤림이 흔하다. 참여자와 비참여자의 특성 차이를 확인하지 않으면 결과를 전체 인구에 적용했을 때 과대 또는 과소 추정이 발생할 수 있다.

## 핵심 개념

- **외적 타당도** — 연구 결과를 연구 대상이 아닌 다른 모집단이나 상황에 일반화할 수 있는 정도
- **선택 비뚤림** — 연구 참여자 모집 과정에서 표본이 모집단을 대표하지 못해 발생하는 체계적 오류
- **지원자 비뚤림** — 자발적으로 연구에 참여한 사람들이 비참여자와 체계적으로 다른 특성을 가지는 현상
- **일반화** — 특정 표본에서 얻은 연구 결과를 더 넓은 인구집단에 적용하는 것
- **표본 대표성** — 연구에 참여한 대상자가 연구 결과를 적용하려는 모집단의 특성을 얼마나 잘 반영하는지의 정도

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