Lesson 18 of 20

n = 7 은 어디서 왔나 — 너무 적어도 안 되는 이유

논문 Fig. 4 「n = 7 (LLC1), n = 5 (KLN205)」 · 3R 의 Reduction

4강에서 3R 의 Reduction 을 봤습니다 — 가장 적은 마리 수를 쓰라는 원칙이죠. 그런데 여기에는 반대쪽 벼랑이 있습니다.

너무 많으면

필요 없는 동물을 썼다
Reduction 위반

너무 적으면

차이가 있는데도 못 잡아낸다
쓴 동물이 전부 헛됨

둘 다 윤리 문제입니다. 그래서 계획서에는 검정력(power) 계산을 적습니다 — "이만한 차이를 이만한 확률로 잡아내려면 몇 마리가 필요한가".

High schooln = 7은 어디서 왔나

4강에서 3R의 Reduction을 봤습니다 — 가장 적은 마리 수를 쓰라는 원칙이죠.

너무 적으면	너무 많으면
차이를 못 잡음	동물 낭비 — 비윤리적
실험이 무의미	비용
동물을 헛되이 씀	—

양쪽 다 윤리 문제입니다 — 적어도 많아도요.

High school검정력 계산

필요한 마리 수는 네 값에서 나옵니다.

입력	내용
기대 효과크기	예비 실험이나 문헌에서
분산	종양 크기는 변동이 큼
α	보통 0.05
검정력	보통 0.8

종양 실험은 변동이 커서 필요한 마리 수가 많아집니다.

돌리는 데 몇 초 걸립니다. 표의 왼쪽 위 칸이 얼마나 낮은지 보세요.

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# 마리 수와 검정력 — 모의실험으로 직접 세어 본다
import numpy as np
from scipy import stats

rng = np.random.default_rng(4)
반복 = 3000

def 검정력(n, 효과크기, alpha=0.05):
    # 효과크기 = (평균차) / (표준편차)  — 코헨의 d
    걸림 = 0
    for _ in range(반복):
        a = rng.normal(0,       1, n)
        b = rng.normal(효과크기, 1, n)
        if stats.ttest_ind(a, b).pvalue < alpha:
            걸림 += 1
    return 걸림 / 반복

print(f"{'n':>3}  " + "  ".join(f"d={d:<4}" for d in (0.8, 1.2, 1.8, 2.5)))
for n in (3, 5, 7, 10, 15):
    줄 = "  ".join(f"{검정력(n, d):5.1%}" for d in (0.8, 1.2, 1.8, 2.5))
    print(f"{n:>3}  {줄}")

print()
print("표를 가로로 읽으면: 같은 n 이라도 효과가 크면 잘 잡힌다.")
print("세로로 읽으면:     같은 효과라도 n 이 적으면 놓친다.")
print("동물실험에서 n=5~7 이 흔한 것은, 노리는 효과가 그만큼 크기 때문입니다.")

High school왜 마우스 실험은 n이 작은가

제약	내용
윤리 (3R)	최소한만
비용	사육·시약
공간	케이지 수
손	측정·투약에 걸리는 시간

n = 5~10이 현실적 범위입니다 — 그 안에서 최선의 설계를 해야 해요.

High schooln을 늘리지 않고 검정력을 높이는 법

방법	내용	강
층화 배정	출발점을 맞춤	10강
성장비 사용	개체 차이 상쇄	14강
반복 측정 분석	여러 시점을 다 씀	—
변동을 줄임	같은 주령·성별·사육	5·6강
2×2 설계	같은 동물로 두 질문	9강

좋은 설계가 동물을 아낍니다 — 그것이 진짜 Reduction입니다.

🤔 Check yourself

동물실험에서 마리 수를 극단적으로 줄이면 어떤 윤리 문제가 생길까요?