왜 그런가요
가상 연구. 열 개 병동은 새 손위생 교육을 받고, 다른 열 개 병동은 기존 교육을 받았다. 각 병동에서 환자 열 명씩 조사했으니 ‘200명이 무작위배정됐다’고 적어도 될까? 아니다. 무작위로 나뉜 것은 환자 개인이 아니라 병동 20개다. 이것이 군집 무작위시험이다.
무엇이 무작위로 나뉘었나
배정 단위: 병동
같은 병동의 교육·운영 환경을 함께 바꾸기 때문에 병동 단위로 배정한다. 개인을 섞으면 교육이 서로 전파될 수도 있다.
측정 단위: 환자
환자 결과는 각자 측정하지만 같은 병동 환자는 환경을 공유하므로 완전히 독립적인 관측값으로 보지 않는다.
코크란 핸드북은 군집 무작위시험에서 사람 대신 병원·병동·학교 같은 집단을 배정하며, 같은 집단 안의 결과가 서로 비슷해질 수 있다고 설명한다. 이 상관을 무시하고 환자 200명을 200개의 독립 배정처럼 분석하면 신뢰구간이 지나치게 좁아지고 우연한 차이를 효과로 오해할 수 있다. CONSORT 2025도 논문에서 무작위배정 단위를 명확히 밝히도록 요구한다.
논문 초록에서 찾아볼 세 줄
- 무엇을 배정했는가: 병동인가, 환자인가?
- 몇 개의 병동과 몇 명의 환자가 각 군에 속했는가?
- 통계 분석에서 병동 안의 상관을 고려했는가?
환자 수가 많으면 언제나 통계적 정보도 그만큼 늘어난다는 생각을 버리자. 한 병동에서 100명을 재는 것과 서로 다른 병동 100곳에서 한 명씩 재는 것은 같은 설계가 아니다. 분석 방법의 적절성은 연구 통계 전문가가 평가하지만, 독자도 배정 단위가 어디인지부터 물을 수 있다.
초록에 남길 핵심 질문은 분모를 줄여 외우는 것이 아니라 배정 단위와 결과 단위가 다른지 알아차리는 것이다.