리처드 C. 징크
주요 연구 통계 개발자
임상 시험 수행의 비용과 복잡성, 그리고 환자가 중재에 어떻게 반응할지에 대한 불확실성을 고려할 때, 연구자들은 새로운 치료법의 안전성과 효능을 설명하기 위해 가능한 한 많은 데이터를 수집하는 경우가 많습니다. 데이터 시각화는 이러한 연구 결과를 효과적으로 요약하고 전달하는 데 중요한 역할을 합니다. 주목할 만한 그래픽 표현 중 하나는 포레스트 플롯(Forest Plot)입니다. 이는 하나 이상의 신뢰 구간 또는 신뢰 구간을 수직으로 표시하여 여러 평가변수 또는 여러 그룹의 단일 평가변수 결과를 전달하는 그림입니다. 본 발표에서는 안전성 및 품질 스크리닝, 하위군 분석, 1차 평가변수의 민감도 분석, 메타분석 등 임상 시험 맥락에서 포레스트 플롯을 활용하는 다양한 사례를 설명합니다. 앞서 언급한 많은 예시를 빈도주의적 맥락에서 제시하는 동시에, 포레스트 플롯을 통해 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC)를 활용하는 복잡한 베이지안 모델의 결과를 어떻게 쉽게 전달할 수 있는지도 논의합니다. 이러한 예시들은 무료로 제공되는 JMP 포레스트 플롯 추가 기능을 사용하여 설명합니다.
