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변수는 영어로 variable이라 하며 수학적 개념에서, 인과관계 개념에서 분류가 있습니다.

수학적 개념에서의 분류라면 연속변수와 비연속변수가 있으며 하위 분류는 다음과 같습니다.

1. 연속변수(Continuous)
   간격변수(interval) 0-9세, 10-19세 ..
   비율변수(ratio) 1세, 2세, 3세
2. 비연속변수(Noncontinuous)
   명칭변수(Nominal) 남, 여/ 정상군, 환자군
   순위변수(Ordinal) 상, 중, 하
   

임상 연구에서 통계분석이 필수적으로 사용된 것이 그리 오래되었지 않죠. 90년대 NEJM에 실린 논문들만 하더라도 단순 카이제곱-검정이나 t-검정 등의 기초적인 수준의 통계방법이 많았던 것만 봐도 알 수 있습니다. 

임상 연구에서 통계라는 도구를 활용하여 크게 두 가지의 이득을 얻을 수가 있어요.

1. 임상데이터를 정리하고 요약함으로써, 연구결과를 효율적으로 전달이 가능하다.
2. 우연의 영향을 배제하여 진짜 연관성(true association)의 파악이 가능하다. 

임상연구에서는 research question이 중요한데 이는 연구를 통하여 답을 얻고자 하는 문제를 statement한 것입니다. 정식화하는 과정에서 반드시 들어가야 하는 필수 요소를 PICOT라 하며 이는 각각 

• patient
• intervention/exposure
• comparator/control/non-exposure
• outcome
• time-frame of outcome assessment 라고 합니다. 

이러한 PICOT frame은 RCT에 가장 잘 적용되지만 관찰 연구에서도 마찬가지로 적용되며, PICOT frame을 통하여 research question을 평가하면 다음과 같은 두 가지를 알 수 있게 됩니다. 

1. 새로운가? 
2. 실행가능한가? 

이 두가지는 향후 연구를 지속진행하는데 있어서 매우 중요한 요소입니다.