다단계 일반화 선형모형을 이용한 임상 시험 자료의 분석

Abstract

임상시험에서 얻어진 자료는 경제적, 윤리적 여건상 반복측정자료가많다. 반복측정자료란 같은 실험단위 혹은 개체로부터 여러 관측시간이나 다른 실험조건 하에서 반복적으로 측정하여 얻어진 자료를 말하는데, 다변량이고 서로 연관되어 있는 특징을 나타낸다. 통계학자들은 반복측정자료분석의 문제에 대한 접근 방식이나 변량효과를 고려하는 지 여부 등에 따라 다양한 이론들을 제안해왔다. Lee와 Nelder가 제안한 다단계 일반화 선형 모형은 종속변수뿐만 아니라 변량효과에도 다양한 분포를 설정하여 체계적인 분석을 실시할 수 있는 포괄적인 선형 모형 기법으로서, 반복측정자료의 분석에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 고혈압 치료제의 사과주스와의 약물상호작용을 연구한임상 시험 자료를 분석하고자 한다. 여기서 우리는 다단계 우도를 바탕으로한 다단계 일반화 선형모형을 이용하여 적합한 모형을 찾고 유의한 약물상호작용이 발견되는지를 알아보고자 한다.

Clinical trial data tend to be repeatedly measured for each individual for economic and ethical reasons. Repeated measures data is defined as the data which is derived from repeated measures in equivalent experimental unit or under various observational times or different experimental conditions and is characterized by multivariate and correlated data. Various theories regarding repeated measures data have been suggested. Hierarchical generalized linear model(HGLM) proposed by Lee and Nelder is a linear model method that greatly enriches the class of models by using of various distributions for random effect and is applied to repeated measures data. In this thesis, we construct some HGLMs for analysis of drug interaction study on treatment of hypertension. Since statistical inferences and model checking are available in HGLMs, we compare the results in various models and discuss whether the drug interation is significant