종양 이질성을 검정을 위한 통계적 방법론 연구Statistical methods for testing tumor heterogeneity
- Authors
- 이동녘; 임창원
- Issue Date
- Jun-2019
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- heterogeneity; k-means clustering; gap statistic; determining the number of clusters; 이질성; k-평균 군집화; gap 통계량; 최소 조합 t-검정; 최대 조합 t-검정; 최적 군집 개수
- Citation
- 응용통계연구, v.32, no.3, pp 331 - 348
- Pages
- 18
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 32
- Number
- 3
- Start Page
- 331
- End Page
- 348
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/36610
- DOI
- 10.5351/KJAS.2019.32.3.331
- ISSN
- 1225-066X
2383-5818
- Abstract
- 전이성 종양의 성장패턴 차이와 변화율에 따른 종양 이질성(tumor heterogeneity)을 파악하는 것은 종양세포의 약물에 대한 민감성을 파악하고 적절한 치료법을 찾아내기 위해 중요하다. 일반적으로 N개의 표본의 집단이 구분된다면 t-test 혹은 ANOVA 분석을 통해 집단별 평균의 차이에 대한 검정이 가능하다. 그러나 본 논문에서 다루는 데이터와 같이 집단이 구분되지 않는 경우 이러한 방법들은 사용될 수 없다. 표본들 사이의 이질성을 검정하기 위한 통계적 방법들이 연구되어 왔다. 최소 조합 t-검정 방법은 그 중 하나이다. 본 논문에서는 상이한 비율로 데이터를 양분하는 조합도 고려하는 최대 조합 t-검정 방법을 제안한다. 한편, 표본의 이질성을 검정하는 것이 군집분석에서 최적의 군집의 개수가 2개 이상인지를 검정하는 것과 같음에 착안하여 새로운 방법을 제안한다. 최대 조합 t-검정과 gap통계량을 이용하면 이전에 제안된 방법보다 개선된 제1종의 오류를 범할 확률과 검정력을 갖는다는 것을 모의실험을 통해 확인하였고 실제 자료 분석을 통해 결과를 도출하였다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - Graduate School > ETC > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.