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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김아름 (부산대학교병원) 김창훈 (부산대학교) 노맹석 (부경대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제4호
발행연도
2021.8
수록면
1,559 - 1,567 (9page)
DOI
10.37727/jkdas.2021.23.4.1559

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

암등록 자료에 대한 부산지역 소지역 분석
김아름 ,  김창훈 ,  노맹석 Journal of The Korean Data Analysis Society 2021.08 학술저널
다단계 일반화 선형모형을 이용한 부산지역 암등록 소지역 자료 분석
김아름 통계학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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소지역 추정은 표본 크기가 작은 소지역이나 성별, 연령 등과 같은 변수의 특성으로 분류된 영역에 대한 통계치를 산출할 경우 표본의 수가 적어 정확한 추정이 힘들 때 이용되는 통계적 추정 방법의 하나다. 소지역 추정은 다양한 통계적인 생산에 필수적이며, 다양한 방법으로 연구되어왔다. 소지역추정방법 중 하나인 모형기반 추정 방법은 회귀분석, 공간분석 등과 같이 방법들을 고려할 수 있다. 본 연구에서는 소지역 추정을 위해서 변량효과를 고려한 다단계 일반화 선형모형을 적용하였다. 이때. 변량효과에 대한 모형가정을 정규분포, 감마분포 등 다양한 분포를 적용하였으며, 모형선택 방법을 통해서 자료에 가장 적합한 모형을 선택하였다. 분석 결과를 활용하여 행정동 단위의 소지역을 분류하는 방법을 먼저 보여주고 지역간 모형 적합 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 수집된 부산지역 암등록 자료 236,277건에 대해 행정동 분류를 완료했으며, 이 자료 중 위암인 경우를 선택하여 성별, 병기별로 다단계 일반화 선형모형에 적합하였다. 또한, 변량효과의 분포 및 박탈지수의 여부에 따라 적합도가 달라졌으며 박탈지수가 지역내 변동을 설명할 수 있다는 것을 확인하였다. 모형 적합 결과 추정된 변량효과 추정치는 소지역간 변이를 나타내는 지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#암등록 #다단계 일반화 선형 모형 #변량 효과 #소지역 추정 #cancer registration #hierarchical generalized linear model #random effect #small area estimation

목차

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참고문헌 (7)

참고문헌 신청
하일도 / 2011 / Fitting Semi-Parametric Frailty Models with Poisson-Distributed Random Effects / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(6):2763~2769 dbpia Y. Lee / 1996 / Hierarchical Generalized Linear Models / Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) 58(4):619~656 Crossref 이상진 / 2019 / Robust Estimation in Generalized Linear Model Using Density Power Divergence / Journal of The Korean Data Analysis Society 21(1):1~10 dbpia 임찬영 / 2021 / 가계 소비지출구조의 패널 분석: 가구주의 노동시장 특성과 근로소득을 중심으로 / Journal of The Korean Data Analysis Society 23(3):1153~1168 dbpia 노맹석 / 2014 / The Extension of REML Algorithm for Hierarchical Generalized Linear Models / Journal of The Korean Data Analysis Society 16(3):1159~1170 dbpia

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