의학 논문의 통계 결과 보고 - p값과 신뢰구간, 어떻게 제시해야 할까?

핵심 요약 

• 값이 극히 작은 경우를 제외하고는 “p < 0.05”라고만 쓰지 말고 정확한 p값을 보고하세요. 

• p값 하나만 제시하지 말고, 항상 효과 크기 및 95% 신뢰구간과 함께 보고하세요. 

• 사용하는 통계를 연구 설계에 맞추세요. 무작위 대조 시험, 코호트 연구, 환자-대조군 연구, 진단 정확도 연구는 각각 요구되는 통계 지표가 다릅니다. 

• “유의성에 근접하는 경향(trend toward significance)”처럼 모호한 표현은 피하세요. 결과는 설정한 기준에서 유의하거나 유의하지 않거나 둘 중 하나입니다. 

p값과 신뢰구간이 의학 논문 작성에서 중요한 이유는? 

독자는 두 수치를 근거로 어떤 결과가 실제 존재할 가능성이 있는지, 그리고 추정치가 얼마나 정밀한지 판단합니다. 따라서 둘 중 하나라도 빠지면 논문의 신뢰도가 떨어집니다. 

P값(p-value)은 귀무가설(null hypothesis)이 참이라고 가정했을 때, 관찰된 데이터 또는 그보다 더 극단적인 결과가 나타날 확률을 나타냅니다. 신뢰구간(confidence interval)은 참값(실제 효과)이 존재할 것으로 볼 수 있는 값의 범위를 보여줍니다. 두 수치 모두 단독으로는 결과의 크기와 정밀도를 함께 담아내지 못하며, 그래서 오늘날 대부분의 에디터는 저자가 논문의 모든 주요 비교에 대해 두 값을 나란히 보고하기를 기대합니다. 

• p값은 ‘이 차이가 우연에 의한 것일 가능성이  높은가?’에 대한 답을 제공합니다. 

• 신뢰구간은 ‘실제 효과가 얼마나 크거나 작을 수 있는가?’에 대한 답을 제공합니다. 

p값과 신뢰구간은 실제로 무엇을 알려주는가? 

p값은 귀무가설 하에서 관찰된 결과 또는 그보다 극단적인 결과가 나올 확률을 알려주고, 신뢰구간은 참 효과 크기가 존재할 수 있는 범위를 알려줍니다. 

p값만 보고해서는 안 되는 이유 

p값으로 나타내는 통계적 유의성과 임상적 중요성은 서로 다른 질문에 답하며, 어느 한쪽만 성립하는 결과도 있을 수 있습니다. 

통계적 유의성은 관찰된 차이가 우연에 의한 것일 가능성이 낮은지를, 보통 0.05 미만이라는 정해진 기준(p값)을 근거로 알려 줍니다. 이 값은 표본 크기에 크게 좌우됩니다. 표본이 충분히 크면 아주 작고 의미 없는 차이도 통계적으로 유의해질 수 있습니다. 반대로 표본이 작으면 실제로 중요한 효과라도 이를 검출할 검정력이 부족해 유의성에 이르지 못할 수 있습니다. 

임상적 중요성은 다른 질문을 던집니다. ‘이 차이가 환자 진료에 실제로 의미가 있는가?’입니다. 예를 들어, 혈압을 1mmHg 낮추는 약은 대규모 임상시험에서는 통계적으로 유의할 수 있지만, 이 정도 감소는 임상적으로는 의미가 없습니다. 반대로 소규모 예비 연구에서 증상이 어느 정도 개선되었다면 p값이 유의하지 않더라도 임상적으로는 의미가 있을 수 있죠. 

이 때문에 신뢰구간이 중요합니다. 신뢰구간은 효과 크기가 존재할 수 있는 범위를 보여주므로, 독자가 유의성에만 의존하지 않고 임상적 관련성을 직접 판단할 수 있게 해 줍니다. 

무작위 대조 시험(RCT) 통계는 어떻게 보고해야 할까? 

CONSORT 지침에 제시된 통계 항목에 따라 각 1차, 2차 결과변수의 효과 크기와 95% 신뢰구간, 그리고 정확한 p값을 보고하세요. 

• 1차 결과변수 결과를 가장 먼저, 점추정치와 95% 신뢰구간, 정확한 p값과 함께 제시합니다. 

• 2차 결과변수도 같은 방식으로 보고하되, 이를 검출할 만큼 검정력이 설계되지 않았다면 탐색적 분석임을 명시합니다. 

• 모든 비교에 대해 사용한 통계 검정을 명시합니다. 

• 여러 결과변수를 검정할 때는 다중성을 보정하고, 사용한 보정 방법을 밝힙니다. 

• 위험차와 같은 절대 지표와 상대위험도와 같은 상대 지표를 함께, 각각 95% 신뢰구간과 함께 보고합니다. 

코호트 연구의 통계 보고하기 

코호트 연구에서는 보통 노출군과 비노출군을 비교하는 발생률, 상대위험도, 위험비를 보고합니다. 각 지표에 95%  신뢰구간을 포함하고, 다변량 모형으로 교란변수를 보정하세요. 기존 범주(reference category)를 명확히 밝히고, 참여자를 시간에 따라 추적하는 경우에는 Cox 모형으로 산출한 위험비를 비례위험 가정 검토 결과와 함께 보고합니다. 

• 1,000인-년(person-years)당 발생률과 95% 신뢰구간 

• 상대위험도 또는 위험비와 95% 신뢰구간 

• 보정 추정치와 함께 모형에 포함된 모든 공변량 명시 

• 임상적으로 의미 있는 경우 치료 필요 수(NNT) 또는 위해 필요 수(NNH) 

환자-대조군 연구의 통계 보고하기 

환자-대조군 연구에서는 오즈비(odds ratio)가 주요 효과 지표입니다. 이 설계에서는 상대위험도(relative risk)를 직접 산출할 수 없기 때문입니다. 모든 오즈비에 95% 신뢰구간을 함께 보고하고, 로지스틱 회귀로 교란을 보정하세요. 환자군과 대조군을 짝지었다면(matching) 짝짓기 변수와 분석에서 짝지은 설계를 어떻게 반영했는지 밝힙니다. 

• 비보정 오즈비(crude)와 보정 오즈비, 각각 95% 신뢰구간과 함께 제시 

• 짝짓기 변수와 짝짓기를 처리하는 데 사용한 통계 방법 

• 등록된 환자 및 대조군 수에 대한 표본 크기 및 검정력 근거 

단면 연구의 통계 보고하기 

유병률은 비율로 보고하되, 표본 크기에 적합한 방법으로 95% 신뢰구간을 함께 제시하세요. 범주형 변수를 비교할 때는 카이제곱(chi-square) 검정을, 셀 빈도(cell count)가 작은 경우에는 피셔(Fisher) 정확검정을 사용합니다. 연관성 지표로는 유병률비 또는 오즈비를 95% 신뢰구간과 함께 보고하고, 단면 연구 설계는 인과관계가 아니라 연관성을 보여준다는 점을 논문에 명시합니다. 

• 윌슨(Wilson) 또는 클로퍼-피어슨(Clopper-Pearson) 등의 방법으로 산출한 유병률과 95% 신뢰구간 

• 모든 카이제곱 검정의 검정통계량 값, 자유도, 정확한 p값 

• 유병률비 또는 오즈비, 각각 95% 신뢰구간과 함께 제시 

진단 정확도 통계는 어떻게 보고해야 할까? 

민감도, 특이도, 예측도, 우도비(likelihood ratio)를 각각 95% 신뢰구간과 함께 보고하고, 필요한 경우 ROC(receiver operating characteristic) 곡선하 면적(AUC)도 함께 제시하세요. 

메타분석과 체계적 문헌고찰의 통계 보고하기 

통합 효과 추정치를 95% 신뢰구간과 함께 보고하고, 고정효과 모형(fixed effects model)과 랜덤효과 모형(random effects model) 중 무엇을 사용했는지를 밝히세요. 이질성은 I-제곱(I²) 통계량과 코크란 Q (Cochran Q)검정으로 측정하고, 이질성이 큰 경우에는 예측구간을 함께 보고합니다. 대부분의 저널은 PRISMA 지침에 부합하도록 개별 연구 추정치와 통합 결과를 함께 보여 주는 포레스트 플롯(forest plot)을 요구합니다. 

• 통합 효과 크기와 95% 신뢰구간, 그리고 사용한 모형(고정효과 또는 랜덤효과) 

• 이질성 통계량: I² 백분율과 Q 검정 p값 

• I²이 50%를 초과하는 경우 예측구간 

• 민감도 분석과 하위집단 분석, 각각 고유의 신뢰구간과 함께 보고 

p값과 신뢰구간을 모두 보고해야 할까? 

그렇습니다. 오늘날 대부분의 주요 저널은 두 값을 모두 요구합니다. p값만으로는 효과의 크기와 정밀도가 드러나지 않고, 신뢰구간만으로는 정확한 확률값이 빠지기 때문입니다. 

2019년 이후 여러 선도적인 저널에서 통계 보고 정책을 강화하여, 효과 추정치와 95% 신뢰구간을 주요 결과로 제시하고 p값은 결론의 유일한 근거가 아니라 보조적인 통계로 활용하도록 요구하고 있습니다. 구체적인 요건은 저널마다 여전히  다르므로, 투고하려는 저널의 저자 지침을 확인하는 것이 좋습니다. 

저널에서 흔히 요구하는 서식(포맷팅) 규칙 

리뷰어가 자주 지적하는 실수 

• “p = 0.000”으로 보고(p값이 0이라는 뜻이 되는데, p값은 0이 될 수 없음). 대신 “p < 0.001”로 표기 

• 0.05를 초과하는 p값에 대해 “유의성에 근접하는 경향(trend toward significance)”과 같은 표현 사용 

• 효과 크기나 신뢰구간 없이 p값만 보고 

• 비교에 사용한 통계 검정을 언급하지 않음 

• 넓은 신뢰구간을 효과가 없다는 증거로 해석 

• 비교 대산 집단 간에 신뢰구간이 겹치는 경우 이를 언급하지 않음 

투고 전 간단 체크리스트 

• 모든 p값을 “유의함(significant)” 또는 “유의하지 않음(not significant)”으로만 표시하지 않고 정확한 값으로 제시했는가 

• 모든 효과 크기에 대응하는 95% 신뢰구간이 있는가 

• 논문의 모든 비교에 대해 사용한 통계 점검을 명시했는가 

• 보고 형식이 투고 저널의 저자 지침과 일치하는가 

• 위험비, 오즈비, 유병률비 등 설계별 지표를 연구 유형에 맞게 올바르게 사용했는가 

자주 묻는 질문(FAQ) 

연구 논문에서 p값과 신뢰구간은 어떻게 다른가요? 

p값은 귀무가설 하에서 관찰된 결과가 나올 확률을, 신뢰구간은 참 효과가 존재할 수 있는 범위를 알려 줍니다. 두 값은 서로 다른 질문에 답하며, 함께 제시하면 어느 하나만 보는 것보다 연구 결과를 더 온전하게 보여 주기 때문에 점점 더 많은 저널에서 둘 다 요구하고 있습니다. 

논문에서 0.001 미만의 p값은 어떻게 보고하나요? 

0이 여러 개 붙은 정확한 수치 대신 “p < 0.001”로 표기합니다. 매우 작은 p값의 경우 대부분의 스타일 가이드와 저널이 이러한 형식을 선호합니다. 소수점 자릿수를 늘려도 유용한 정보가 더해지지 않으며, 오히려 독자에게 부정확하거나 오해를 부르는 인상을 줄 수 있기 때문입니다. 

환자-대조군 연구의 오즈비에도 신뢰구간을 보고해야 하나요? 

네, 환자-대조군 연구의 모든 오즈비는 95% 신뢰구간과 함께 보고해야 합니다. 신뢰구간은 추정치가 얼마나 정밀한지를 보여 주고, 실제 연관성이 점추정치가 시사하는 것보다 훨씬 작거나, 훨씬 크거나, 심지어 반대 방향일 수도 있는지를 독자가 판단할 수 있도록 도와줍니다. 

의학 연구에서 통계적으로 유의한 p값의 기준은 무엇인가요? 

대부분의 의학 저널에서는 0.05 미만의 p값을 통상적인 기준으로 삼지만, 일부 분야에서는 0.01이나 0.001처럼 더 엄격한 기준을 사용하기도 합니다. 이 기준은 방법(Methods) 부분에 명시해야 하며, 보통 “유의수준은 .05로 설정하였다(The significance threshold was set at .05)" 또는 “.05 미만의 p값을 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다(P values below .05 were considered statistically significant)"와 같은 문장으로 기재합니다. 

논문에서 p값은 소수점 몇 자리까지 표기해야 하나요? 

대부분의 저널은 0.001에서 1 사이의 p값에 대해 소수점 둘째 또는 셋째 자리까지 표기할 것을 요구합니다(예: p = 0.032). 0.001보다 작은 값은 자릿수를 늘리는 대신 “p < 0.001”로 표기하는데, 이렇게 하면 표와 본문을 더 읽기 쉽게 유지할 수 있습니다. 일부 저널은 이에 대한 구체적인 규정을 두고 있습니다. 일례로 NEJM은 다음과 같이 안내합니다1. 

통계적으로 유의하지 않지만 임상적으로는 의미 있는 결과가 있을 수 있나요? 

네, 표본 크기가 너무 작아 효과를 안정적으로 검출하지 못한 탓에, 임상적으로는 의미 있는 효과 크기가 0.05를 초과하는 p값으로 나타나는 경우가 종종 있습니다. p값과 함께 신뢰구간을 보고하면 유의하지 않은 결과라도 임상적으로 중요한 효과가 여전히 존재할 가능성이 있는지를 독자가 확인할 수 있습니다. 

일부 의학 저널이 더 이상 p값만으로는 받아들이지 않는 이유는 무엇인가요? 

에디터들은 p값이 귀무가설 하에서의 확률만을 반영할 뿐인데도, 마치 효과의 크기나 중요성을 입증하는 것처럼 잘못 해석될 수 있다는 점을 깨달았습니다. p값과 함께 신뢰구간을 요구하면 단순히 유의/비유의라는 이분법적 표시가 아니라 효과의 크기와  정밀도까지 독자에게 전달할 수 있습니다. 예를 들어, BMJ는 초록에서도 p값에는 항상 뒷받침하는 데이터(효과 크기와 신뢰구간)를 함께 제시하도록 요구합니다.2

임상 연구에서 표준으로 쓰이는 신뢰구간 백분율은 무엇인가요? 

대부분의 임상 저널에서는 95% 신뢰구간이 표준이며, 이는 통상적인 0.05 유의수준과 대응합니다. 특정 목적에 따라 90% 또는 99% 신뢰구간을 보고하는 연구도 있지만, 저자는 논문의 각 신뢰구간에 어떤 백분율을 사용했는지 명확히 밝혀야 합니다. 

참고 자료 

1. Vavken P, Heinrich KM, Koppelhuber C, Rois S, Dorotka R. The use of confidence intervals in reporting orthopaedic research findings. Clinical Orthopaedics and Related Research. DOI: 10.1007/s11999-009-0817-7 

2. Vetter TR. Descriptive statistics: reporting the answers to the 5 basic questions of who, what, why, when, where, and a sixth, so what? Anesthesia and Analgesia. DOI: 10.1213/ANE.0000000000002471 

3. Braitman LE. Statistical estimates and clinical trials. Journal of Biopharmaceutical Statistics. DOI: 10.1080/10543409308835063 

4. du Prel JB, Hommel G, Rohrig B, Blettner M. Confidence interval or p-value? Part 4 of a series on evaluation of scientific publications. Deutsches Arzteblatt International. DOI: 10.3238/arztebl.2009.0335 

5. Messam LLM, Weng HY, Rosenberger NWY, Tan ZH, Payet SDM, Santhakumar M. The reporting of p values, confidence intervals and statistical significance in Preventive Veterinary Medicine (1997-2017). PeerJ. DOI: 10.7717/peerj.12453 

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