민감도분석 (Sensitivity Analysis)
쉽게 풀면
연구 결과가 특정한 분석 방법이나 가정 하나에만 의존해서 나온 것이라면 신뢰하기 어렵겠죠. 민감도분석은 만약 다른 방법으로 분석했다면, 혹은 다른 가정을 사용했다면 결과가 여전히 비슷하게 나올까를 확인하는 절차입니다. 예를 들어 결측치를 처리하는 방법을 바꿔보거나, 특정 이상치를 제외하고 다시 분석하거나, 통계 모형의 설정을 다르게 해봅니다. 여러 방식으로 분석해도 결론이 크게 달라지지 않는다면 그 결과는 더 견고하다고 판단할 수 있습니다.
왜 중요한가
연구 결과는 분석자가 내린 여러 선택(모형 설정, 결측치 처리, 이상치 포함 여부 등)에 따라 달라질 수 있는데, 심사자나 독자는 그 선택이 결론을 좌우한 것은 아닌지 궁금해합니다. 민감도분석은 이런 우려에 대해 결과가 특정 선택에 취약하지 않다는 근거를 제시하는 방법이라 임상연구, 정책평가, 경제성분석 등 결론의 신뢰도가 중요한 거의 모든 실증연구 논문에서 필수적으로 요구됩니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
결측치를 다루는 방법을 바꿔가며 여러 번 분석해도 같은 결론이 나오는지 검증했다는 뜻이다.
경제성평가에서 핵심 가정값(할인율)을 바꿔도 최종 결론이 흔들리지 않는지 검토했다는 의미이다.
모형에 포함하는 변수 구성을 달리해도 핵심 추정치가 크게 변하지 않는지 확인했다는 뜻이다.
조금 더 깊게 보면
민감도분석은 흔히 결측치 처리 방식(완전사례분석 vs 다중대체법), 이상치 포함 여부, 분석 모형의 함수형태, 하위집단 정의 등을 바꿔가며 반복하는 형태로 이루어집니다. 결과가 원래 분석과 방향과 크기 면에서 크게 다르지 않으면 "강건하다(robust)"고 표현하며, 반대로 특정 조건에서만 유의한 결과가 나온다면 그 결과의 해석에 제한을 두어야 합니다. 임상시험에서는 특히 결측치 처리와 관련된 민감도분석이 규제기관 심사에서도 중요하게 다뤄집니다.
주의할 점
민감도분석에서 원래 분석과 결과가 크게 달라진다면, 원래 결과의 신뢰성 자체를 재검토해야 한다.