Conditional Power

 

🔬 Conditional Power란?

• Conditional Power는 “지금까지의 중간 데이터를 기반으로, 계획된 임상시험 종료 시에 통계적 유의성을 얻을 확률”을 의미한다.
• 즉, 앞으로 계속 연구를 진행했을 때 성공할 가능성이 얼마인가? 를 확률로 보여주는 지표다.
• 중간분석 시점에서 다음 두 가지를 비교해 계산한다:

예: 중간에 계산한 CP가 10%라면 → 지금 추세로 끝까지 가도 성공 확률이 매우 낮다는 의미 → 연구 중단(futility) 고려 가능
반대로 CP가 90%라면 → 충분히 성공 가능성 높으니 계속 진행하는 것이 합리적

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⏳ 중간분석 시 ‘시험 중단’ 결정이 왜 어려운가?

임상시험은 원래 하나의 가설 아래 전체 기간을 두고 설계된 것.
그런데 중간에 “계속할까 말까”를 판단하려면 Type I error(α) 를 조절해야 함 → 여러 번 들여다보면 거짓 양성(false positive) 위험 증가

그래서 등장한 것이 바로 👉 Alpha Spending Function (ASF)

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🔐 Alpha Spending Function이란?

• 전체 허용되는 유의수준 α (예: 0.05) 을 여러 번의 중간분석에 “쪼개서 사용(spend)” 하도록 설계하는 도구
• “중간에 쓰는 α의 양(spent alpha)”만큼 끝에서 쓸 수 있는 α는 줄어든다 → 전체 임상시험의 Type I error를 보호하는 역할

대표적인 ASF 방식:

Spending 방식	특징
Pocock	중간·최종 모두 동일한 기준을 적용(보수적)
O’Brien-Fleming	초기에 매우 엄격, 후기로 갈수록 느슨
Lan-DeMets	유연하게 다양한 ASF를 근사 가능

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🧩 Conditional Power × Alpha Spending Function

Conditional Power는 “지금까지의 추세”를 기반으로 연구 진행 가치(futility) 를 판단하는 반면,

Alpha Spending Function은 “중간분석을 하더라도 전체 오류율을 통제” 하기 위한 통계적 안전장치이다.

두 개념은 다음과 같이 함께 사용된다:

1. 중간분석 시점 도달
2. ASF에 따라 중간효과에 대한 boundary(중단 기준) 를 정함
3. Boundary 사이에 있으면 → 계속 진행 → 이때 CP를 참고하여 향후 성공 가능성 예측

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📊 정리하면

역할	Conditional Power	Alpha Spending Function
핵심질문	“앞으로 성공 확률은?”	“Type I error는 잘 지키고 있나?”
사용목적	futility 판단	interim boundary 결정
결과	성공가능성 예측	중단 기준 제시

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✏️ 정리

Conditional Power는 임상시험 중간분석 시점에서 “지금까지의 데이터 추세로 연구를 계속했을 때, 계획된 종결 시점에 성공적인 결과를 얻을 확률”을 의미한다.

반면 Alpha Spending Function은 반복적인 중간분석 과정에서 전체 1종 오류율(Type I error)을 억제하기 위해 전체 유의수준 α를 일정한 규칙에 따라 분배(spend)하는 방법론이다.

Conditional Power는 임상시험을 중단할지 계속할지를 ‘성공가능성 관점’에서 판단하는 지표이고, ASF는 중간분석 과정 자체가 최종 통계적 유효성에 영향을 미치지 않도록 보호하는 규칙이라 할 수 있다.

실제 임상시험에서는 ASF에 따라 중간효과에 대한 중단 경계(boundary)가 설정되고, 해당 범위 내 결과를 얻을 경우 Conditional Power를 참고하여 연구의 향후 진행 여부를 결정하게 된다.