트림앤필 방법 (Trim-and-Fill Method)
한 줄 정의: 깔때기 그림의 비대칭을 이용해 누락되었을 연구를 추정·보충한 뒤 효과크기를 다시 계산하는 방법입니다.
쉽게 풀면
출판편향 때문에 결과가 약한 작은 연구들이 빠져 있다면 깔때기 그림의 한쪽이 비어 보입니다. 트림앤필은 먼저 튀어나온 쪽 연구를 잠시 잘라내(trim) 중심을 다시 잡고, 반대편에 빠졌을 법한 연구를 대칭으로 채워 넣어(fill) 효과크기를 재추정합니다. 그래서 '편향이 없었다면 효과가 어느 정도였을까'를 가늠해 볼 수 있습니다.
왜 중요한가
메타분석에서 출판편향이 의심될 때 결론이 얼마나 흔들리는지 보여 주는 민감도 분석으로 널리 쓰입니다. 보정 전후 효과크기가 크게 다르지 않다면 결론이 비교적 견고하다고 주장할 근거가 됩니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
"트림앤필 분석 결과 3편의 연구가 보충되었으며, 보정된 통합 효과크기는 g = 0.31로 원래 추정치(g = 0.38)보다 다소 작았으나 여전히 유의하였다."
누락 가능성이 있는 연구를 채워 넣어도 효과가 사라지지 않았다는 뜻으로, 결론의 견고성을 보여 줍니다.
조금 더 깊게 보면
이 방법은 Duval과 Tweedie가 2000년에 제안했으며, 비대칭의 원인이 오직 출판편향이라는 가정 위에서 작동합니다. 보충된 연구는 실제 자료가 아니라 가상의 추정치이므로 보정된 효과크기를 '진짜 값'으로 보고해서는 안 됩니다. 이질성이 큰 자료에서는 잘못된 보충이 일어날 수 있어 PET-PEESE, 선택모형 등 다른 방법과 함께 보고하는 추세입니다.
주의할 점
트림앤필의 결과는 민감도 분석이지 편향을 '교정한 최종 답'이 아닙니다. 에거 회귀검정이 비대칭 여부를 검정한다면, 트림앤필은 비대칭을 보정했을 때 효과크기가 얼마나 바뀌는지를 추정한다는 점이 다릅니다.