코호트분석과 활용

코호트란?

특정 시간 기간 내에서 공통적인 특징이나 경험을 공유하는 개인들의 그룹

코호트내에서 고객들이 자사의 제품을 계속 쓰게 할 수있는 방법이 무엇일지에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며 고객 행동을 더 잘 이해하고 데이터에 기반한 의사결정을 내리는 데 도움이 되는 강력한 도구

 

즉 코호트는 고객 행동을 시간이 지남에 따라 분석하고 이를 통해 마케팅 및 제품 전략을 개선하려는 기업에게 유용한 인사이트를 제공하는 강력한 방법

 

전향적 코호트

 

 특정 시점에 개별 그룹을 모집하고 특정 결과의 발생을 평가하기 위해 일정 기간 동안 전향적으로 추적하는 연구

이를 통해 어떤 요인들이 특정 결과를 도출할 가능성이 더 높았는지를 식별할 수 있다.

 

전향적 코호트 연구의 장점:

• 다수의 원인 및 결과를 평가할 수 있다.
• 원인과 결과 사이의 시간적 인과 관계가 설정될 수 있다.
• 기억 편향에 덜 민감하다.

전향적 코호트 연구의 단점:

• 시간과 비용이 많이 든다.
• 편향이 발생할 수 있다.
• 희귀한 결과값을 도출하기 위해서는 큰 표본 크기가 필요할 수 있다.

후향적 코호트

관심 위험 요인에 이미 노출된 개별 그룹을 특정 시점에 식별하고 왜 그런 결과가 발생했는지 과거를 추적하는 연구

 

후향적 코호트 연구의 장점:

• 비교적 빠르고 저렴하다.
• 희귀한 결과를 연구하는 데 사용될 수 있다.
• 더 짧은 기간 동안 위험 요인과 결과 사이의 연관성을 평가하는 데 사용할 수 있다.

후향적 코호트 연구의 단점:

• 편향, 특히 선택 편향과 회상 편향의 경향이 있다.
• 인과관계가 불완전하거나 부정확할 수 있다 (특히 시간적으로)

코호트 분석을 하는 방법

연구 질문과 연구 모집단 정의

코호트 연구는 연구 질문을 명확하게 정의하고, 적절한 연구 모집단을 선택하는 것부터 시작한다. 연구 질문은 목적에 적합하고 실현과 측정이 가능해야 하며, 연구 모집단은 대상 모집단을 대표하고 충분한 통계적 힘을 보장할 수 있는 충분한 참여자를 포함해야 한다.

연구 설계 및 샘플링 방법을 선택

연구 질문과 연구 모집단을 정의한 후에는 연구 질문에 적합하면서 체계적이고, 편향적이지 않은 방식으로 데이터를 수집할 수 있도록 연구 설계를 해야하며 적절한 샘플링 방법을 선택해야 한다. 코호트 연구를 위한 일반적인 연구 설계에는 전향적, 후향적 설계가 포함되며, 일반적인 샘플링 방법에는 무작위 샘플링, 계층화 샘플링 및 클러스터 샘플링이 포함된다.

데이터 수집 및 분석

연구 설계 및 표본 추출 방법을 선택한 후에는 연구 모집단에서 데이터를 수집하고 분석해야 한다. 데이터 수집에는 설문 조사, 인터뷰, 기록 등과 같은 다양한 방법이 포함될 수 있습니다. 데이터 분석에는 평균, 표준 편차, 상관 관계, 회귀 분석 및 위험 비율과 같은 기술 통계량과 추론 통계량이 포함될 수 있다.

잠재적 편향 및 교란 요인을 해결

코호트 연구에서는 결과의 타당성과 일반화 가능성에 영향을 미칠 수 있는 다양한 편향과 교란 요인이 있을 수 있다. 따라서 매칭, 무작위화, 계층화, 조정 등 다양한 전략을 통해 이러한 잠재적인 오류 원인을 해결하는 것이 중요하다.

결과 해석

마지막으로 코호트 연구의 결과를 명확하고 정확하며 편견이 없는 방식으로 해석할 필요가 있습니다. 이 단계에서는 주요 결과를 설명하고, 연구의 시사점, 한계 및 강점을 논의하며, 향후 연구 또는 개입에 대한 권장 사항을 제공하는 것이 포함됩니다. 또한 적절한 형식과 채널을 사용하여 과학 커뮤니티, 정책 입안자 및 일반 대중과 같은 다양한 이해 관계자에게 결과를 전달해야 할 수도 있습니다. … 라고는 말하지만 활용하는 분야에 따라서 약간씩은 다르겠죠