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19/07/30 15:15
신약 2상 결과가,
SCI 저널에조차 등재되지 못했다 = 이젠 가망이 없어 SCI 저널에 등재되었다 = 아직 검증할 게 남았어 PGR 등재(?)글 한정으로 Impact Factor 넘버1은 이종격투기카페일 듯.
19/07/30 15:47
의학논문은 IF 뻥튀기 심하기 때문에 SCI 등재라는 이유로 신뢰해서는 안됩니다...
SCI 등재 저널 중에도 '여긴 좀 심한데' 싶은 곳들도 많고 대놓고 논문 장사하는 데도 있어요. 그거 때문에 종종 SCI 등재 철회 되기도 하고... 또, 연구윤리기준이 빡빡하고 대상 (환자) 모집이 어렵기 때문에 '이 정도면 된다' 하는 통계 기준이 타 학문에 비해서 상당히 느슨하게 인정 되어 있어서 나중에 뒤집히는 경우도 많아요.
19/07/31 20:17
제가 생각하는 가장 큰 두 가지는 1. 거의 고전적인 통계기법 위주로 사용하면서 P value 0.05 는 너무 널럴하다. 2. 교란변수 수집에 대한 통일된 기준이 없다.
이 두 가지 때문에 의학 빅데이터 분석은 p value 가 전부 0.000... 이런 식으로 나와서 해석에 문제가 많습니다.
19/08/01 01:02
보통 다른 분야는 P value를 어느 정도로 잡나요? P value 기준을 잡는건 임의적인 건가요? 아니면 뭔가 이유가 있는건가요? 그리고 0.0000.... 이면 더 높은 기준도 만족하는거 아닌가요?
19/08/01 09:38
음... 진지하게 얘기하자면 길어지는 얘기라 계속 간략하게 말씀을 드렸는데...
아직까지 엄밀성이 상대적으로 떨어지는 사회과학쪽 통계는 p < 0.05 를 기준으로 삼고, 실험과학 같은 경우 기준이 다양한데 아주 엄밀이 따져야 하는 곳은 p < 1/10^8 을 기준으로 삼기도 합니다. 이건 딱히 과학적인 기준으로 선정된다기 보다 지금의 통계 기법 하에서는 이 정도로 해야 결과물도 지속적으로 만들어낼 수 있으면서 허들도 적당히 있다 라고 생각되는 자의적인 기준입니다. 제 기준으로는 의학에서 요구해야 하는 통계 수준은 사회과학과 실험과학의 사이 어딘가에 위치해야 하는데 아직도 p < 0.05 라는, 바꿔 말하면 (정확한 표현은 아니지만) 95% 정도 수준에서 신뢰 가능한 기준을 삼고 있는 것은 느슨하다고 생각합니다. 이게 전향적/후향적 연구에 따라 또 조금 다른데 의학 연구의 경우 교란변수가 워낙 많아서 완벽하게 통제된 무작위 배정 연구가 아닌 경우 교란변수에 의한 오염이 심하고, 그래서 후향적 연구에서의 p < 0.05 와 무작위 배정 임상연구의 p < 0.05 의 의미가 굉장히 다릅니다. 현 시점에서 후향적 연구 p < 0.05 기준의 통계는 그래서 탑 저널에 싣기가 거의 불가능해졌습니다. 의학자들도 인지하고 있는거죠.... 믿을만하지 않다는 걸. 빅데이터로 가면 더 심해지는데 교란 변수 통제 전혀 안되는 상태에서 n 수만 많아져서 뭘 가지고 통계를 내도 다 p = 0.0000... 이렇게 나오는데 p value 잘 나온다고 이걸로 무슨 결론을 내릴 수 없습니다. 의학 통계는 근 시일내에 한 번 통계 기법을 갈아 엎어야 합니다.
19/08/01 13:44
한 가지만 더 질문 드릴게요.
N 수가 엄청 커지면(빅 데이터 처럼) 표본집단이 모집단에 가까워질텐데, 비교하는 집단간에 교란 변수가 고르게 분포하여 있는 경우, 아니면 통계적으로 교란 변수를 층화해서 비교해도 결과가 많이 불충분한가요?
19/08/01 13:58
(수정됨) N 수 에 따라서 교란 변수의 갯수가 최소한 로그에 비례해서라도 늘어야 될 겁니다. 회귀분석 모형을 생각해보면요. 지금 의학 후향적 연구에서 병원 원내 데이터만 사용하는 경우 아주 많으면 몇 천 단위이고, 보통 몇 백 명 정도 수준인데, 심평원/공단 데이터 연구하면 N수 단위가 몇 십만, 몇 백만으로 올라가서 100~1000 단위 할 때처럼 교란 변수 몇 가지만 넣고 회귀 분석 돌리면 전부 p = 0.000000... 이렇게 나옵니다. 아직 이걸 어떻게 할 거냐에 대한 consensus 가 없어요. 제 생각엔 교란 변수를 현행 10-20 가지 정도 사용하는 것에서 50-100 가지 정도로 늘려야 빅데이터로 제대로 된 통계를 낼 수 있을 것 같은데 생활 습관 등에 의한 교란 변수를 추가하는 것에도 한계가 있고 (결국은 단순 모형에서라도 최소한 유의미한 연관관계가 있어야하니까요...) 결국은 요즘 핫한 유전자 데이터가 답이 아닐까 싶긴 합니다.
19/08/01 15:16
죄송한데 조금 더 여쭤봐도 될까요?
1. 빅데이터에서는 스몰데이터에서 유의하게 나오지 않았던 변수들이 유의하게 나온다는 말씀이신가요? 전부 p값이 낮게 나온다고 하셔서요. 2. 의미있는 것으로 알려진 교란 변수만 넣으면 충분하지 않나요? 아니면 충분히 변수를 찾아내지 못했다고 보시는건가요? 통계 배울 때 교란 변수 많이 넣는다고 좋은건 아니라고 들었던거 같아서요. 무의미한 변수 넣는다고 결과가 달라질 것 같진 않아서요.
19/08/01 17:15
1. 네 맞습니다. 전혀 연관성 없는 것들도 재미 삼아 회귀분석 돌리면 전부 p = 0.0000...
2. 말씀하신대로 충분히 교란변수를 찾아내지 못했고 그 노력도 부족했던 것이 아닌가라고 생각합니다. 그 이전엔 굳이 교란변수 빡빡하게 찾지 않아도 쉽게 유의한 통계를 만들 수 있었거든요. 또 뒤에 말씀도 맞습니다. 교란변수 아무거나 무작정 많이 넣는다고 좋은 것도 아니고 교란 변수 간의 연관성에 대한 고찰도 충분히 필요합니다. 이 부분 또한 지금의 의학 통계에서 많이 부족한 부분이라고 생각해요.
19/08/01 17:54
몽키매직 님// 답변 감사합니다. 근데 제가 이해한게 맞으면, 이건 통계 분석 방법을 바꾼다거나, 유의 수준 같은거 조절해서 될 문제는 아닌 것 같네요. 본질적으로 실험 설계에서 문제가 발생하는 것 같은데 어렵네요.
19/08/01 19:53
norrell 님//
말씀하시는게 바로 현재 의학통계의 고민입니다. P value 내는 통계에서 패러다임이 바뀌어야한다는 이야기가 슬슬 나오고 있어요.
19/07/30 16:34
SSCI, 특히 경제학 탑티어 저널들은 게재 절차가 너무 빡세고 엄밀성 증명 요구가 너무 심해서 오히려 문제가 많습니다. 자연과학만큼 엄밀하게 환경을 통제한 정책효과 실험이 거의 불가능한 여건인데 이를 충족하도록 요구해서 학자들의 불만이 많아요. 요즘은 그래서 오히려 과도한 엄밀성을 조금 덜 요구하되 보다 많은 시사점이 나오는 연구들이 더 나은 대접을 받는 저널들이 조금씩 늘어나는 추세입니다.
19/07/30 16:50
사실 SCI 및 Impact factor는 학벌하고 아주 유사한 점이 있습니다.
Impact factor가 높은 Journal에 논문을 실었다. vs. 명문대에 다니고 있다. Impact factor가 높은 Journal에 실린 논문은 좋은 논문일 가능성이 높다. vs. 명문대생이 우수한 인재일 가능성이 높다. Impact factor가 높은 Journal에 실린 논문 중에서도 형편없는 논문들도 있다. vs. 명문대생 중에서도 실력이 형편없거나 꼴통일 가능성도 꽤 있다. Impact factor가 낮은 Journal에 실린 논문 중에서도 좋은 논문들도 있다. vs. 이름없는 대학에 다니는 학생중에서도 뛰어난 인재들이 있다. Impact factor가 높은 게 전부는 아니지만 그렇다고 Impact factor가 아무 의미 없다고 하는 것도 말도 안 됩니다. 사실 확률의 문제입니다. 더구나 독자가 저널 내 논문들을 전부 평가할 시간과 역량이 안 되기 때문에 어느 정도 IF를 신뢰할 수 밖에 없는 것도 현실입니다. 다만 서로 다른 분야에서는 IF 가 높다 낮다를 비교하는 게 별 의미가 없긴 합니다. 해당 분야의 연구자수와 논문빈도에 따라 달라지기 때문이니까요. MIT 공대와 존스 홉킨스 의대, 버클리 음대를 동일한 기준으로 평가하려고 하는 게 아무 의미없는 것처럼 말이죠.
19/07/30 23:01
전세계 저널 순위 - 2018 https://pgr21.com/?b=8&n=81697 사업드래군님이 쓰신 좋은 글 있네요. 제가 대신 링크했습니다.
19/07/30 16:57
음 그런데 제가 읽은 책 중에 "완벽한 공부법"이라고 공부법 분야에서 나름 핫한 책에 따르면 '뇌 가소성' 때문에 평생 뇌가 변한다던데요?
19/07/30 17:09
http://www.readersnews.com/news/articleView.html?idxno=94334
이 책들 쓰신 분들이죠. 어디서 잘 짜집기 하셨나봐요. 이런 책이 핫하다니 안타깝네요.
19/07/30 17:27
이런 논란이 있는 줄은 몰랐네요. 그런데 '뇌 가소성'이 틀린 개념인지 아닌지 그게 궁금할 따름입니다. 뇌 가소성으로 검색해보니 가장 먼저 나오는게 나무위키 인데;;; 아무튼 꺼무위키에 따르면(지금 월도 중이라 제대로 검색하기 힘들어요) [뇌세포와 뇌부위가 유동적으로 변하는 것을 뇌 가소성이라고 한다. 기존에는 뇌가 성장을 다하면 그대로 뉴런 등의 뇌세포가 그대로 안정화한다고 하였으나, 최근의 연구 결과에 따르면 학습이나 여러 환경에 따라 뇌세포는 계속 성장하거나 쇠퇴한다고 나왔으며 특히 기억을 담당하는 부위인 해마는 끊임없이 오래된 신경세포는 쇠퇴하고 새로운 신경세포가 생겨나는 등 굉장히 활발한 뇌가소성을 보인다.]
라고 되어있네요. 그 밖에도 뇌 가소성에 대해서는 많은 글들이 있습니다. 뇌 가소성에 대해서 논란이 있다는 점은 압니다만. 해당 분야의 전문가이신 것 같아서 뇌 가소성을 어떻게 생각하시는지 궁금하네요.
19/07/30 18:13
Neuroplasticity라고 치면 여러 자료들 볼 수 있을거고요. 뇌가소성 있어요. 논란 있는게 아니에요. 다른 장기들처럼 뛰어나지 않지만요. 뇌가소성 중에 작은 부분이긴 한데 성인에서도 해마나 subventricular zone 같은데는 줄기세포도 있고요. 근데 뇌 일부분 날아가면 그거 재생시킬 수 있는 정도는 아니에요.
19/07/30 17:12
성인에서도 뇌신경줄기세포 유지되는 곳이 있긴한데 2부분 밖에 없어서 의미가 거의 없죠. 그리고 뇌는 재생 기술이 발달한다고 해도 거쳐야할 장벽이 많아서 요원하죠.
19/07/30 17:25
SCI 논문은 연구의 성과나 우수성을 보장해준다기 보다는, 논문으로서의 최소한의 형식과 연구 주제에 대한 최소한의 분석과 고찰을 갖춘 글로 생각합니다.
좋은 논문지 일수록 경쟁이 치열하고, 심사가 엄격하니 최소한의 기준이 높다고 생각하고요.
19/07/30 19:06
[다만 임팩트 팩터가 높은 저널일수록 교신저자들이 깐깐해서 어느정도 수준이상의 논문만 게재 가능합니다.]
교신저자가 아니고 에디터 말씀하시는거 아닌지... 교신저자는 저널 쪽이 아니고 논문을 쓴 쪽이거든요.
19/07/30 20:30
(수정됨) 거의 대부분 말씀이 맞는데 팩터가 높은 저널에 처음 투고하는 경우 아예 거부당하는 경우가 많습니다. 또 새로운 분야들이 많아서 에디터들이 논문 내용에 대해서 그리 깊이 관여하지 않고 논문을 내는 사람이나 그룹의 수준을 보고 미리 리젝트 해버리죠. 이런 경우 그 분야의 석학들을 공동 교신저자로 하는 전략을 쓰는데 이분들이 자신들의 명성에 어긋나지 않도록 실험내용을 꼼꼼히 봐서 실제 논문검증 역할을 하시는 경우도 많습니다. 이런 석학들을 공동 교신저자로 해서 완성된 논문은 퍼브리쉬 난이도가 확 내려가죠. 그래서 네이처 교신저자급이라는 말도 있잖아요.
물론 팩터가 낮은데 투고하거나 아예 주저자가 그분야 최고 권위자인 경우 본인을 교신저자로 등록하는 경우도 있고 해당 실험실 교수나 그 프로젝터 책임자가 그 분야 석학이라면 이런 귀찮은 일을 안해도 됩니다. 이쪽도 고인물이죠.
19/07/30 20:38
네, 저도 교신저자 역할을 해봐서 알고 있습니다.
게재 심사를 하느냐 거르느냐는 일반적으로 에디터가 결정을 하는게 사실이니 말씀드린 겁니다.
19/07/30 21:59
이 글은 전달하고자하는 내용이 명확하지가 않네요
많은 분들이 모모스2013님의 글을 경청하고 있기 때문에 좀더 신중하고 조심히 쓸필요가 있다는 생각이 들었습니다. SCI논문과 IF 와는 별개의 문제입니다. IF가 높음에도 불구하고 SCI가 아닌 저널도 종종 있습니다. 제목이 SCI 논문이면 관련 내용이 좀더 심도 있게 들어가고 subdata로 IF 내용이 들어갔으면 납득이 되었겠지만. SCI에 대한 내용이 부족한데 IF 내용이 들어가니 많은 분들이 혼동을 일으켰을 법합니다. 신경줄기세포 관련 내용은......학계의 주류 내용과는 다릅니다. SCI급 논문에 "신경줄기세포는 없다" 라는 내용은 있습니다. 하지만 그 이상의 많은 SCI급 논문에 그 이상의 "clue"를 기반으로 신경줄기세포가 뇌에 2~3군데 존재한다는게 현재까지의 정설입니다.(물론 아직 논쟁의 여지가 많은 주제입니다) 더불어 첨부하신 nature 저널에 실린 것도 실험으로 기반한 논문이 아닌 뉴스입니다... 과학자 혹은 전문가들이 보기엔 전혀 믿을 수 없는 얘기이죠. SCI 논문에 실렸다고 다 신뢰성이 있는 것은 아닙니다. 오히려 신뢰성이 없고 controversial 하기 때문에 실릴수도 있기 때문입니다.
19/07/30 22:32
(수정됨) 우선 무얼 지적하는지 자체를 모르겠습니다.
1. SCI와 IF는 제가 알고 있는 상식으로 쓴거라 더이상 전개를 어찌해야할지 모르겠습니다. 수고스럽더라도 좀더 깨우쳐주시면 본몬 수정에 참고 하겠습니다. 어떻게 이야기를 전개해야하나요? 솔직히 무엇을 지적하는지 모르겠습니다. 2.신경줄기세포내용은 학계 주류내용 아직 합의가 되지 않고 논쟁이 되고 있는데 이 정도 글전개엔 아무 문제가 없다고 생각합니다.저도 계속 반박되고 있다고 이야기했습니다. 물론 제가 팔로우업하지 못한 내용이 있을 수 있고 이쪽 완전 전공자가 아니기에 부족할 수 있지만 글전개상 제가 봐서는 수정할 곳은 없어보입니다. 나름 리뷰논문을 보고 전개한 내용이라 지적하신 문제에 대해 전혀 받아드릴 수 없는 내용입니다. 이 지적도 너무 부당하다고 생각합니다. 3. 정말 몰라서 저 아티클이 저널에 실험에 기반되지 않는 내용이라고 생각하세요? 그렇다면 정말 저 논문을 모르시는거에요? 그럼 이야기할 자격이 부족하시다고 생각합니다. 저 아티클 마지막에 원논문 링크가 나오죠. 유명한 논문입니다. 다만 전문이 나오지 않아서 저 아티클로 대체했습니다. 일반인들이 알기쉽게 원논문이 아닌 아티클을 넣었는데 이것도 잘못인가요? https://www.nature.com/articles/nature25975 이건 정말 너무하시네요. 심지어 서운한 정도입니다. 4. SCI 논문에 실렸다고 다 신뢰성이 있는 건 아니라고 누누이 제 글에서 썼는데 이게 댓글로 지적할 문제인지 잘 모르겠습니다. 왜 이런 지적을 하시는지도 모르겠습니다. 도대체 뭘 지적하시는 건가요? 제가 글쓰는게 맘에 안드시는 건가요? 이정도면 절필하라고 협박하는 것으로 보여 너무 기분이 나쁩니다. 제글을 제대로 안읽고 지적하시는 것 같아 그냥 기분이 나쁩니다.
19/07/30 23:06
우선 지적질이 죄송했다는 말씀부터 드리겠습니다.
일일히 따져가며 잘못을 지적하려는것은 아니였습니다. 제가 읽다보니 따진 것이고....더불어 제가 표현하는 방법도 좋지 못 했습니다. 글을 읽다보면 (개인적으로) 마음에 안 드는 부분이 있어서 표현한 것이니 수정할 필요가 있는 것이 아닙니다.제가 잘못된 표현을 하였습니다. 네이쳐 같이 유명한 저널에 나오는 논문은 문장 한줄 한줄이 다 의미가 있고 article에 기반을 둔 것입니다. (관련 코멘트도 저의 과도한 표현이었습니다) 신경줄기세포의 유무도 역시 controversial 한 문제이니 제가 함부로 주류라 얘기한 것도 과한 표현입니다. 개인적으로 신경줄기세포가 존재한다고 생각하고 있는 편이라 주관적인 의견이 들어갔습니다. 수정하라는 저의 요구는 잘못되었습니다. 이런저런 의견을 꾸준히 주고받았으면 하는 바램입니다. 서로 다른 입장에서 같이 열심히 공부해서 정보교환을 했으면 합니다.
19/07/31 17:38
SCI, IF가 국내에서 널리 알려지고 사용되는데에는 한국연구재단 및 각 대학들의 평가기준이 영향을 꽤 미치지 않았을까 하는 생각이 드네요. 연구자의 자질 평가를 위해 저런 지표들이 주로 사용되고 있으니.
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