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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송주원 (고려대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
1,273 - 1,282 (10page)
DOI
https://doi.org/10.37727/jkdas.2017.19.3.1273

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결측자료의 분석에서 결측 비율은 분석의 질에 영향을 주는 주요 요소로 생각되어 왔다. 최근 결측 비율이 추정량의 편향에 영향을 주지 않는다는 연구 결과들이 발표되면서 결측 비율이 향상 분석의 질을 감소시키는 것은 아니라는 주장이 힘을 싣고 있다. 하지만 관련 연구들은 조사 자료에서 결측이 발생한 경우 모집단 평균을 추정하는데 결측 비율이 영향을 주는지를 논의하고 있으며 다른 분석에서의 영향을 평가한 연구는 찾기 힘들다. 군집분석은 자료 내 유사한 특성을 지닌 개체들을 동일한 군집으로 분류하는 분석기법으로 군집의 평균 추정보다는 적절한 분류를 실시하지 못하는 정도에 중점을 두고 분석이 실시되므로 조사 연구에서 모평균 추정과는 다른 문제로 접근하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 군집분석 기법 중 하나인 k-평균 군집분석에 대하여 대체를 실시한 후 k-평균 군집분석을 시행할 때 결측 비율이 어떤 영향을 미치는 지 고찰하였다. 특히 k-평균 군집분석의 성능 및 결측자료의 성능과 연관된 요인들인 군집 간 분포의 겹침 정도, 결측자료 메커니즘, 그리고, 결측자료 대체 방법에 따라 결측 비율이 증가할 때 군집분석의 오분류율이 증가하는지 모의실험을 통해 평가하였다. 군집 간 분포의 겹침 정도가 적은 경우 결측비율이 증가해도 오분류율은 비례적으로 증가하지 않는 것으로 나타났다.
#결측자료 #결측비율 #k-평균 #군집분석 #대체. #missing data #nonresponse rate #k-means #cluster analysis #imputation.

목차

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참고문헌 (14)

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Curtin, R. / 2000 / The effects of response rate changes on the index of consumer sentiment / Public Opinion Quarterly 64:413~428 google schola Groves, R. M. / 2006 / Nonresponse rates and nonresponse bias in household survey / Public Opinion Quarterly 70:646~675 google schola Groves, R. M. / 2008 / The impact of nonresponse rates on nonresponse bias: A meta-analysis / Public Opinion Quarterly 72:167~189 google schola Jain, A. K. / 2010 / Data clustering: 50 years beyond k-means / Pattern Recognition Letters 31:651~666 google schola Little, R. J. A. / 2002 / Statistical Analysis With Missing Data / John Wiley google schola

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