무작위화·블로킹·짝짓기

이 토픽을 마치면

조건 배정과 분석을 구분하고, 무작위화·블로킹·짝짓기가 각각 어떤 변동을 다루는지 설명할 수 있습니다. 설계에서 정한 assignment unit과 분석 단위를 일치시키는 점검표를 만들 수 있습니다.

질문은 분석 전에 설계된다

조건 A와 B의 outcome을 비교할 때 분석자는 이미 관측된 표를 받지만, 비교의 공정성은 조건이 어떻게 배정됐는지에 영향을 받습니다. 무작위화는 배정 과정에서 우연한 차이를 관리하기 위한 설계 원리이며, p-value 계산 함수가 사후에 만들어 주는 속성이 아닙니다.

세 가지 설계 도구

무작위화는 가능한 배정 중 하나를 정해진 규칙으로 선택합니다. 블로킹은 batch나 시간처럼 비교 전에 알려진 변동 요인을 기준으로 단위를 묶은 뒤 각 block 안에서 조건을 배정합니다. 짝짓기는 서로 비슷하거나 연결된 단위를 쌍으로 구성해 쌍 내부 비교를 가능하게 합니다.

이 세 도구는 같은 목적의 단어가 아닙니다. 블록은 분석에서 반드시 제거해야 하는 nuisance가 아니며, 짝은 ID가 비슷하다는 이유만으로 만들 수 없습니다. 설계 기록에 조건이 어느 수준에서 배정됐는지 남깁니다.

설계 schema

unit_id: 독립 분석 단위
block_id: 사전에 정한 공통 변동 요인
pair_id: 설계상 연결된 두 단위
assigned_condition: 무작위화 결과
outcome: 사후 측정값

block_id와 pair_id가 있다고 해서 자동으로 분석에 포함되는 것은 아닙니다. 어떤 변동을 줄이기 위해 도입했는지, 단위가 완전한지, 분석에서 어떻게 반영할지 기록합니다.

세 도구를 선택하는 질문

무작위화는 조건 배정의 예측 가능성을 줄이고 비교 가능한 배정 절차를 만드는 데 사용합니다. 블로킹은 조건 배정 전에 이미 알고 있는 변동 요인이 있을 때 같은 block 안에서 비교가 이뤄지도록 설계합니다. 짝짓기는 두 단위가 사전 특성이나 동일 개체의 전후 측정처럼 명시적인 연결을 가질 때 사용합니다.

블로킹과 짝짓기는 비슷한 단위를 가까이 둔다는 점에서는 닮았지만, 분석에서 쓰이는 수준과 비교 단위가 다를 수 있습니다. 어떤 기준을 사용했는지와 결과를 보기 전에 정했는지를 manifest에 남깁니다.

연구 질문으로 돌아가 해석하기

좋은 배정은 결과의 차이를 해석할 수 있는 조건을 마련하지만, 모든 편향을 제거한다고 보장하지 않습니다. 측정 오류, 탈락, 외삽과 같은 문제는 남을 수 있습니다. 설계 도구의 사용 여부와 실제 효과의 크기는 분리해 보고합니다.

자주 생기는 실패

• random seed를 고정한 것을 무작위화의 독립적 근거로 쓰지 않습니다.
• 결과를 본 뒤 유리한 block을 선택하지 않습니다.
• 같은 ID를 가진 값을 임의로 대응시키지 않습니다.
• 배정 단위와 분석 단위를 서로 다르게 두고 이유를 기록하지 않습니다.

핵심 정리

• 무작위화는 배정 과정, 블로킹은 알려진 변동 요인의 묶음, 짝짓기는 연결된 단위의 비교입니다.
• 설계 도구는 분석 함수가 사후에 만들어 주지 않습니다.
• assignment unit과 analysis unit을 먼저 기록해야 합니다.

다음 토픽으로

다음 편에서는 두 요인의 factorial 설계와 interaction을 다룹니다.

참고 자료

• Bioconductor OSTA experimental design: https://bioconductor.org/books/release/OSTA/pages/bkg-exp-design.html
• NIST/SEMATECH e-Handbook: https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/

본 편의 schema와 예시는 BioStatPy가 독립적으로 작성했습니다.