논문 요약글이다. 의사는 아니고 금융쪽 전공이라 통계학을 많이 공부해서 이 데이터의 통계적 의미를 해석해보려 함

총 표본은 57명, 비아그라 처방 그룹은 20명 비 처방그룹은 37명임

복용방법의 오류는 의사가 아니라 모르므로 패스.

이 통계도 OLS(Ordinary Least Square)이라는 선형 회귀분석을 이용하였고, PASP라는 폐의 혈압에 문제를 야기하는 질병과 AMS라는 고산병에 대한 조사가 이루어짐

데이터의 결과를 먼저 해석해보자면 PASP라는 질병에는 통계적으로 비아그라가 유의미한 결과를 가지지 않았다고만 간단하게 언급되어있음

AMS 즉 고산병에는 회귀계수가 비아그라 처방그룹은 6.5 비 처방그룹은 4.0이란 계수를 가지고 있는데 이 계수의 의미는 한 그룹의 숫자를 하나 늘리는 만큼 저 계수만큼 AMS라는 질병에 걸릴 확률이 증가한다는 이야기. 즉 처방받는 그룹이 비 처방그룹보다 2.5라는 계수만큼의 고산증 발발 확률이 커진다는 이야기.

그리고 p-value가 0.004라는 이야기는 이 통계의 신뢰수준은 99.6%까지 허용 된다는 이야기로써, 99.6%의 자신감을 가지고 비아그라가 고산증에 악영향을 더 끼친다는 주장을 펼칠 수 있다는 뜻.(F-검정에서 Partial test를 통해 F-value를 찾아내어 그 확률을 계산한것, 비아그라가 악영향을 끼치지 않는다는 귀무가설을 기각)

99.6%의 확률로 고산증에 악영향을 끼치는 약물이라고 주장할 수 있으니, 비아그라를 이 방향으로는 처방을 자제 하는 것이 좋다는게 결론이다.

하지만 이 통계치에도 문제점이 있는게

비아그라 처방집단의 표본수가 적다(일반적으로 한 집단의 표본은 30 이상으로 권장된다)

표본수가 적어서, 통계 자료내에서는 99.6%의 확률로 주장이 맞다고 판단되지만, 그 통계 자료 자체의 건전성에 의문이 제기 될수있음.

표본수가 적으면, 실제 모집단과 오차가 클 가능성이 증가하기 때문.

3줄요약

1. 이 데이터에 의하면 비아그라는 고산증에 악영향을 끼칠 수 있음

2. 그 주장의 신빙성은 99.6%임

3. 하지만 이 통계 자료의 표본수가 너무 적어, 통계자료 자체의 건전성에 의문이 제기 될 수 있음