무시된 변수 민감도 분석으로 임상시험 일반화

본 논문은 무작위 대조시험(RCT)의 결과를 목표 모집단에 일반화할 때 발생할 수 있는 외부 타당성 편향을 체계적으로 분석하고, 이를 정량화하기 위한 새로운 민감도 분석 프레임워크를 제시한다. 기존 일반화 방법은 관측된 공변량 X에 조건부로 시험 참여(S)와 잠재적 결과(Y(a))가 독립이라는 선택 무시 가능성 가정을 전제로 한다. 그러나 실제 연구에서는 치료 효과를 조절하는 미측정 변수 U가 존재하고, U의 분포가 시험군과 목표군 사이에 차이가 날 경우 이 가정이 위배된다. 저자는 이러한 상황을 “잠재적 조절자 브리지” 모델로 formalize한다. 구체적으로, U가 존재하면 (i) U는 치료 효과에 선형적으로 상호작용하여 Y(a)의 조건부 평균에 η_a(X)·U 형태로 영향을 미치고, (ii) U는 X를 통제한 뒤에도 S에 따라 다른 기대값을 가진다. 이를 바탕으로 다음과 같은 핵심 정리를 도출한다. **Lemma 4.5 (외부 타당성 OVB 정체성)** τ* = τ_X + E