의학 관찰연구 · Table 1 안내
의학 논문 Table 1은 어떻게 작성하나?
연구 집단, 데이터 사전과 집계 결과가 준비되었다면 어떻게 Table 1로 정리할까요? 이 가이드는 표 구성 예시와 함께 집단별 인원, 변수 단위, 백분율 분모와 결측값을 확인하는 방법을 설명합니다. AI 요청문을 조정해 표 머리글, 각주와 추가 확인 항목을 정리할 수 있습니다. 정식 수치는 반드시 실제 분석 결과에서 가져와야 합니다.
표가 어느 집단, 어느 시점, 어떤 그룹을 설명하는지 먼저 정하고 변수 정의, 단위, 요약 방식, 백분율 분모와 결측 인원을 확정합니다. Table 1은 독자가 표본을 이해하도록 돕는 것이지 P 값 한 열로 두 집단의 비교 가능성을 증명하거나 분석 계획을 대체하는 것이 아닙니다.
이 글은 주로 코호트·환자대조군·단면 등의 의학 관찰 연구를 대상으로 STROBE 항목 14와 해설에 근거합니다. 단면 연구는 종단 의미의 ‘기준 시점’이 없을 수 있어 표 제목은 참여자 특성으로 정확히 써야 합니다. 무작위 시험은 해당 시험 보고 지침과 학술지 요건을 별도로 확인해야 합니다.
아래 표는 보고 구조의 예시로, 실제 환자 데이터, 실행한 통계 결과나 효과 주장이 없습니다. 정식 표는 확정된 연구 표본과 통제 분석 출력에서 생성하고 연구자가 확인해야 합니다.
RigorMed에 이 작업 요청하기
통계 담당자에게 전달할 Table 1 명세 먼저 만들기
아래는 작업 입력과 요청할 정리 산출물의 제안입니다. 이번에 실제 실행한 결과나 고객 성과가 아니며 완료를 보장하지 않습니다.
준비된 자료: 확인된 연구 집단과 그룹, 데이터 사전, 집계 결과, 단위와 결측 인원.
요청할 산출물·전달 목표: Table 1 명세와 각주 초안, 변수별 분모·결측 확인표.
수정해서 사용할 작업 입력 예시
확인된 표본과 집계 출력에 따라 Table 1의 열 이름, 변수 표시명, 통계량, 분모, 단위와 각주 초안을 정리해 주세요. 부족한 출력을 표시하고 아직 계산하지 않은 평균, P 값이나 인원을 만들지 마세요.
사람이 확인할 사항
정식 수치는 실제 통제된 분석에서 나와야 합니다. P 값으로 교란 변수를 자동 선택하지 않습니다.
독립적으로 읽히는 Table 1의 내용
각 열의 집단과 총인원을 먼저 정의합니다. 아래 글은 채워야 할 기준이지 논문에 그대로 붙일 수 있는 결과가 아닙니다.
| 행·각주 | 보고 내용 | 근거 |
|---|---|---|
| 제목·집단 열 | 표본, 시점, 정의, 집단 수 | 설계, 기준, 분류 변수, 표본 흐름 |
| 연속 변수 | 단위, 유효 수, 평균(표준편차) 또는 중앙값(P25, P75) | 정의, 분포, 사전 요약 방식 |
| 범주 변수 | 범주, 수, 백분율과 분모 | 코드, 적용 집단, 유효 응답 |
| 결측 정보 | 관심 변수별 결측 수, 필요시 집단별 | 원코드, 건너뛰기, 결측 규칙 |
| 각주 | 약어, 단위, 기호, 분모, 통계 설명 | 계획과 최신 학술지 안내 |
전체 표본 수가 모든 행의 분모가 되는 것은 아닙니다. 특정 하위 집단에만 수집한 변수라면 적용 조건을 설명해야 합니다. 거절, 미상, 미수집과 해당 없음도 확인 없이 하나의 ‘결측’ 범주로 합치면 안 됩니다.
같은 20명이 왜 20.0% 또는 25.0%인가요?
일반 비가중 표본 한 집단의 합성 교육 예시이며 연구 결과, 고객 성과나 제품 실행 결과가 아닙니다. 전체 100명 모두에게 적용되는 변수에서 유효 기록 80명, 결측 20명이며 유효 기록 중 흡연 20명, 비흡연 60명입니다. 비율보다 분모를 먼저 정하세요.
| 보고할 행 | 유효 기록을 분모로 한 표기 | 재계산 근거 |
|---|---|---|
| 흡연 | 20 (25.0%) | 20 / 80 × 100 = 25.0% |
| 비흡연 | 60 (75.0%) | 60 / 80 × 100 = 75.0% |
| 이 변수의 결측 | 20; 전체 집단의 20.0% | 20 / 100 × 100 = 20.0% |
먼저 20 + 60 = 80 및 80 + 20 = 100을 확인하세요. 첫 식은 예시 범주가 상호 배타적이고 전체 유효 기록을 포괄해야 하며, 두 번째는 전체 100명에게 변수가 적용되어야 합니다. 해당 없음, 건너뛰기, 중복은 출처·코드를 확인한 뒤 처리하세요. 여러 집단이면 전체 열뿐 아니라 각 집단을 확인합니다.
사전에 전체 100명을 분모로 정했다면 같은 흡연 인원은 20 (20.0%), 비흡연 60 (60.0%), 결측 20 (20.0%)로 적고 각주도 바꿉니다. 20.0%와 25.0%는 서로 다른 질문의 답이며 한쪽만 무조건 맞는 것은 아닙니다. 같은 범주 블록에서 설명 없이 분모를 섞지 마세요.
결측 20명을 비흡연 60명에 더하거나 합계를 100%로 만들려고 삭제하지 마세요. 이 예시는 보고 방식일 뿐 결측 기전, 대치, 집단 비교 가능성이나 정식 모형의 표본 변경을 판단하지 않습니다. 복합표본 가중 비율, 매칭, 반복 측정은 설계에 따라 처리하며 단순 인원 비율로 대체하지 않습니다.
검토 산출물에는 변수/집단, 적용 총수, 유효 인원, 범주별 인원, 결측 인원, 비율 분모, 계산식, 각주와 원본 집계표 위치를 포함하세요. 출처 인원이 없으면 입력 필요로 표시하고 반올림 비율에서 인원을 역산하지 마세요. 연구자는 정의와 분석계획을 확인해야 합니다.
제안 입력에 추가할 수 있습니다. “제가 적법하게 제공할 수 있는 집계 출력만 사용해 Table 1 분모 점검표와 각주를 정리하세요. 원래 인원을 유지하고 수 불일치, 분모 혼용, 출처 누락을 표시하세요. 기존 집계만 계산하고 환자 기록, 결측값, P값이나 결론을 만들지 마세요.” STROBE 제 14항은 특성과 변수별 결측 보고를 뒷받침합니다. 이 표와 비율은 독립 교육 자료이지 출처의 연구 데이터가 아닙니다.
표본에서 표까지 다섯 단계
표본과 집단 고정
포함·제외 규칙, 관찰 시점, 그룹 변수와 그룹별 인원을 기록합니다. 전체 포함자, 특정 분석의 완전 사례 또는 사전 하위 집단 중 무엇을 설명하는지 명시해야 합니다. 표를 깔끔하게 만들기 위해 따로 기록을 삭제하지 않습니다.
정의 확인
사전과 출처 문서를 확인한 뒤 연속·범주형·순서형을 정합니다. 연령과 측정 지표에는 단위를 표시합니다. 질병 단계 같은 적은 순서 범주는 보통 범주별 수와 비율을 보고하며 숫자 코드라는 이유만으로 연속값처럼 평균을 내면 안 됩니다.
적절한 기술 요약
STROBE 해설은 연속 변수를 그룹별 평균과 표준편차로, 비대칭 분포는 중앙값과 백분위 범위로 보고하도록 권고합니다. P25와 P75로 사분위 양 끝을 명시하면 범위와 양 끝의 차이를 혼동하지 않을 수 있습니다. 표본 산포를 설명할 때 표준오차나 신뢰구간으로 표준편차를 대신하면 안 됩니다. 모집단 추정과 불확실성을 별도로 보고한다면 다른 통계량임을 설명합니다.
결측과 분모 공개
STROBE 항목 14(b)는 관심 변수별 결측 인원을 요구합니다. 범주형 변수는 수와 비율을 보고하고 분모가 전체 그룹인지 비결측 유효 인원인지 명시하며 필요하면 사용 가능 인원을 직접 씁니다. 소수점과 반올림은 일관되어야 하며 비율을 맞추려고 원인원을 변경하지 않습니다.
출력·표·본문 대조
그룹 수, 범주 수, 유효 분모, 결측 수, 단위와 요약 기호를 항목별로 확인하고 표본 흐름·방법·본문과 일치시킵니다. ICMJE는 표 제목만으로 이해할 수 있어야 하고 비표준 약어와 설명은 각주에 두도록 요구합니다. 학술지 요건은 별도로 확인해야 합니다.
Table 1 P값은 교란 선택기가 아니다
STROBE 해설은 기술표에서 유의성 검정을 피하도록 명확히 권고하고 P 값이 보정할 교란 변수 선택의 적절한 근거가 아니라고 설명합니다. P 값이 0.05보다 커도 두 집단이 같거나 비교 가능하거나 교란이 없음을 증명하지 않습니다. 작은 P 값도 연구 배경과 변수 역할 판단을 대체하지 못합니다.
질문에 집단 간 비교가 필요하다면 계획에 목적, 추정 대상, 방법과 해석 경계를 명시합니다. Table 1의 유의성을 먼저 보고 보정할 변수를 즉석에서 정하면 안 됩니다. 환자대조군 연구에서도 사례와 대조의 특성 비교만으로 교란 평가가 끝나지 않습니다.
내보내기 전 일곱 확인
정의·계획·출력으로 추적해야 합니다:
- 제목이 집단·시점·분류를 정확히 설명하나?
- 집단 수가 고정 표본·흐름과 일치하나?
- 유형·라벨·코드·단위를 확인했나?
- 기호가 실제 통계량과 맞나?
- 유효·결측·분모가 명확한가?
- P값으로 교란 보정을 고르지 않았나?
- 각주·약어·정밀도·본문과 학술지 요구가 맞나?
복합표본, 매칭과 반복 측정 설계는 가중치나 상관 구조를 별도로 고려해야 합니다. 이 페이지의 일반 표본 요약을 모든 설계에 맞는 방법으로 취급하면 안 됩니다. NHANES의 원인원과 가중 모집단 비율도 구분하며 구체적인 방법은 가중치 가이드를 참고합니다.
자주 묻는 질문
Table 1 P값이 필수인가?
필수는 아닙니다. 관찰 연구의 기술적 특성표에서 STROBE 해설은 유의성 검정을 피하도록 권고합니다. 목적과 적용 설계를 먼저 정하고 학술지 요건을 확인합니다. P 값 한 열을 비교 가능성의 증명으로 삼지 않습니다.
비율과 총수가 안 맞는 이유는?
특정 하위 집단에만 적용하는지, 분모가 전체 그룹인지 비결측 유효 인원인지 확인합니다. 범주 수, 결측 수와 분모 정의를 보고하고 특수 코드를 재확인해야 합니다. 행 삭제나 숫자 변경으로 겉보기 차이를 없애지 않습니다.
평균 뒤 표준오차를 설명 없이 써도 되나?
모호하게 쓰면 안 됩니다. 표준편차는 표본 산포, 표준오차는 추정 정밀도를 설명하며 뜻이 다릅니다. 실제 통계량을 명시하고 설명 없이 평균(표준편차)을 평균(표준오차)으로 바꾸지 않습니다.
완전한 Table 1이 계획을 검증하나?
아닙니다. 표는 표본 이해를 돕지만 데이터 사용 권한, 설계, 편향 통제, 교란 보정이나 인과 해석을 검증하지 않습니다. 정식 분석과 투고에는 방법론·출처·책임자의 확인이 여전히 필요합니다.
검증된 출처
아래 공식 출처는 2026-09-30 / RigorMed: 2026-10-13 / STROBE14: 2026-10-23에 확인되었으며 게시 전에 접근 조건과 업데이트 날짜를 다시 확인합니다.
- STROBE 공식: 설계별 관찰 지침
14항을 중심으로 참고하며 품질 점수가 아닙니다.
- STROBE Explanation and Elaboration: 14(a), 14(b)
원문에서 연속 변수 요약, 변수별 결측 인원, 기술표와 교란 선택에서 P 값의 경계를 확인했습니다.
- ICMJE: Preparing a Manuscript, Results, Tables
절대수·백분율·제목·각주·약어·통계 설명 확인.
자료를 준비해 시작하기
통계 담당자에게 전달할 Table 1 명세 먼저 만들기
사용 권한이 있는 자료와 이 페이지의 작업 예시를 작업 공간에 제출하세요. 실행 전 자료·포인트 안내를 확인한 뒤 검토 가능한 산출물을 다시 확인하세요.