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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김수민 (부산대학교) 조승빈 (부산대학교)
저널정보
한국심리학회 한국심리학회지: 건강 한국심리학회지: 건강 제27권 제3호
발행연도
2022.5
수록면
513 - 532 (20page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

잠재프로파일 분석에서 결측값 처리를 위한 최근접이웃 대체법의 활용
김수민 ,  조승빈 한국심리학회지: 건강 2022.05 학술저널

2021

잠재프로파일분석의 결측값 처리를 위한 K-최근접이웃대체법과 완전정보최대우도법의 비교
김수민 심리학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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잠재프로파일분석(latent profile analysis: LPA)은 모집단에 존재하는 비슷한 특성을 공유하는 개인들로 구성된 하위집단을 확인하기 위해 심리학의 여러 분야에서 흔히 사용되는 모형이다. 결측값이 존재하는 자료에 잠재프로파일분석을 적용하기 위해 가장 권장되는 방법은 완전정보최대우도법(full information maximum likelihood: FIML)이다. 본 연구에서는 비교적 간단한 알고리즘으로 이루어진 k-최근접이웃(k-nearest neighbor: kNN) 대체법을 LPA에서 결측값을 처리하기 위한 효율적인 대안으로 제안하고 시뮬레이션 자료를 통해 kNN 대체법의 활용 가능성을 검증하였다. 결측값 생성 메커니즘, 결측률, 하위집단 간 거리, 표본 크기를 변화시켜 자료를 생성하고 생성된 자료에 kNN 대체법 적용하고 LPA를 수행한 결과와 FIML을 통한 결과를 추정한 하위집단 수, 하위집단 평균 프로파일의 정확도, 분류의 품질을 기준으로 비교하였다. 분석 결과, 하위집단 수의 추정은 대부분의 조건에서 kNN 대체법이 FIML과 비슷한 정확도를 보였으며 하위집단 간 거리가 가깝고 표본크기가 작은 조건에서는 더 우수한 결과를 보였다. 하위집단 프로파일의 정확도는 두 방법 간에 일관성 있는 차이를 발견할 수 없었다. 분류의 품질은 거의 모든 조건에서 kNN 대체법을 적용한 결과가 완전자료에서 얻어진 결과에 가까웠다. 본 연구는 LPA를 위한 kNN 대체법의 활용 가능성을 확인한 최초의 연구로서 의의를 가진다. 본 연구의 결과를 통해 FIML을 통한 분석이 어려운 조건에서 결측값 처리를 위한 대안으로서 kNN 대체법의 활용 뿐만 아니라 kNN 대체법과 FIML의 결과를 비교함으로써 LPA 결과의 신뢰도를 확인하는 방식으로 사용할 것을 제안한다.
#잠재프로파일분석 #k-최근접이웃대체법 #결측값 #시뮬레이션 #latent profile analysis #k-nearest neighbor imputation #missing values #simulation

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