국가표본조사자료 기반 청소년 성경험의 개인 및 가족 요인 분석

황진섭,류지인,김지원,김석주,Hwang, Jinseub,Ryu, Jiin,Kim, Jiwon,Kim, Seokjoo 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.1

This study aims to identify individual and familial factors associated with youth sexual experience by using the nationally representative sample data in South Korea. Specifically, we select 68,043 students in middle and high schools participating in the 2015 Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey. Considering the complex survey design, we conduct a descriptive analysis and multiple logistic regression for sexual experience. The main results identify factors on sexual experience such as age, type of school, stress level, drinking, smoking, economic status, and cohabiting parents. In particular, the drinking and smoking behaviors are positively associated with sexual experience and the youth living with neither parent is more likely to have a sexual experience than those who lived two parents. In conclusion, the plan of sex education should consider the risk factors and the quality of sex education should be enhanced in order to build more appropriate sexual culture and behaviors among the youth. 본 연구는 우리나라 청소년의 성경험에 영향을 주는 개인 및 가족요인을 파악하고자 우리나라 청소년들에 대한 국가 통계량 생산을 위해 복합표본설계 기반으로 조사되고 있는 제11차 (2015년) 청소년건강행태온라인조사 자료를 활용하였다. 연구 대상자는 2015년 국내 중 고등학교에 재학 중인 68,043명이며, 층화 및 집락, 가중치의 복합표본설계를 고려하여 기본 빈도분석과 성경험 유무에 대한 로지스틱회귀분석을 수행하였다. 본 연구결과에 따르면 개인 (나이, 학교유형, 스트레스 정도, 흡연, 음주) 및 가족 (경제상황, 부모동거) 요인이 청소년들의 성경험에 유의한 관련성을 가지고 있었다. 특히 음주경험과 흡연경험이 있는 대상이 그렇지 않은 대상에 비해 각각 2.03배와 4.01배 높은 성경험 가능성을 나타내고 있으며, 양부모와 동거하지 않는 대상이 양부모와 동거하는 대상에 비해 3.47배 높은 성경험 가능성을 나타내고 있다. 따라서 청소년들의 올바른 성문화를 위해 위험요인들을 고려한 전문적인 교육을 강화할 필요가 있으며, 특히 개인요인 중 큰 위험요인으로 나타난 음주와 흡연에 노출된 청소년들을 보호하기 위해 국가의 더욱 적극적인 규제가 필요할 것이다. 그뿐만 아니라 경제상태가 좋지 않거나 부모들과 함께 거주하지 않는 자녀에 대해서도 부모들의 더 큰 관심이 필요할 것이다.

성향점수를 이용한 운동강도가 고혈압에 미치는 영향

황진섭,피선미,최우철,김종태,Hwang, Jinseub,Pi, Seonmi,Choi, Woochul,Kim, Jongtae 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.1

본 연구의 목적은 국가표본조사자료인 제6기 국민건강영양조사자료를 활용하여 성향점수를 기반으로 운동강도가 고혈압에 미치는 영향을 알아보고, 고혈압을 예방 또는 치료하기 위한 가장 효율적인 운동강도의 근거를 마련하고자 하는 것이다. 연구대상자는 만 18세 이상 65세인 미만의 대한민국 성인 중에서 운동능력에 제한이 있을 것으로 예상되는 장애인과 활동제한이 있는 사람을 제외하고 나트륨 섭취량을 비롯한 고혈압에 영향을 줄 수 있는 교란요인들이 결측인 대상자를 제외한 3,486명을 선정하였다. 성별, 나이, 흡연, 음주 등과 같은 교란요인을 기반으로 운동강도에 대한 성향점수를 추정하고, 복합표본설계를 고려한 로지스틱회귀모형에 추정된 성향점수를 보정변수로 활용하여 운동강도에 따른 고혈압 유병여부의 관련성을 파악하였다. 본 연구결과는 운동강도와 고혈압 유병의 관련성이 통계적으로 유의한 것으로 나타나지는 않았지만, 운동을 하지 않거나 무리한 운동을 하기 보다는 중강도의 적절한 운동을 하는 것이 고혈압 예방 및 치료에 더욱 효과적일 수 있다는 향후 연구들의 기초자료로 활용 될 수 있으리라 기대한다. This study aims to identify the effect for exercise intensity on hypertension using propensity score based on the sixth Korea National Health and Nutrition Examination Survey data and to provide an evidence for the most effective exercise intensity for prevention or treatment of hypertension. Specifically, we select 3,486 subjects who aged between 18 and 65 years after excluding some subjects who are expected to have limited athletic ability. We estimate propensity scores for exercise intensity based on the confounders such as sex, age, smoking, drinking, and natrium intake. Considering the complex survey design, we conduct a descriptive analysis and multiple logistic regression for hypertension with propensity score as a covariate. Although the results of the study did not show statistically significant relationship between exercise intensity and hypertension, we expect that it can be used as a basis evidence that the appropriate exercise of moderate intensity may be more effective for the prevention and treatment of hypertension rather than strong intensity exercise and non-exercise.

Reed - Frost 모형을 이용한 전염병 감염 확률 추정

엄은진,황진섭,최보승,Eom, Eunjin,Hwang, Jinseub,Choi, Boseung 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.1

질병의 확산 과정을 설명하기 위한 모형으로 가장 대표적인 방법은 Kermack과 McKendrick (1927)에 의해 제안된 SIR (susceptible - infectious - recovered) 모형이다. SIR 모형을 구축하기 위해서는 질병의 감염률 (transition rate)과 회복률 (recovery rate)이 주어져 있거나 질병의 전체 확산 과정이 데이터로 주어진 경우 추정을 통하여 구할 수 있다. 하지만 데이터가 제한적으로 관찰된 경우 직접적인 감염률와 회복률의 계산이 불가능 하다. 본 연구에서는 관찰된 자료가 가지는 한계점을 고려하여 질병의 초기 확산과정에서 질병 감염 확률을 추정하기 위하여 리드-프로스트 (Reed-Frost) 모형 (Andersson과 Britton, 2000)을 적용하였다. 리드-프로스트 모형은 질병의 최초 감염자 수, 최종 감염자 수, 그리고 최초 감염대상자의 수가 주어졌을 때 이를 통하여 감염 확률을 추정하기 위한 모형이다. 본 연구에서는 서아프리카의 카메룬 공화국에서 조사된 역학 조사 자료를 이용하여 콜레라의 초기 감염 확률을 추정하였다. 그리고 추정된 결과를 이용하여 다시 SIR 모형에 적용하여 질병의 확산 경로에 대한 예측을 수행하였다. 예측 결과 조사 지역의 주민 가운데 50% 이상이 감염될 것으로 예측되었으며 질병의 전파는 약 한달 정도 지속될 것으로 예측 되었다. SIR model (Kermack and McKendrik, 1927) is one of the most popular method to explain the spread of disease, In order to construct SIR model, we need to estimate transition rate parameter and recovery rate parameter. If we don't have any information of the two rate parameters, we should estimate using observed whole trajectory of pandemic of disease. Thus, with restricted observed data, we can't estimate rate parameters. In this research, we introduced Reed-Frost model (Andersson and Britton, 2000) to calculate the probability of infection in the early stage of pandemic with the restriction of data. When we have an initial number of susceptible and infected, and a final number of infected, we can apply Reed - Frost model and we can get the probability of infection. We applied the Reed - Frost model to the Vibrio cholerae pandemic data from Republic of the Cameroon and calculated the probability of infection at the early stage. We also construct SIR model using the result of Reed - Frost model.

공변량의 측정오차를 고려한 소지역 비율의 계층적 베이지안 추정

김도향(Dohyang Kim),황진섭(Jinseub Hwang) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.2

본 연구에서는 기존에 개발된 로지스틱 회귀 모형(logistic regression model)을 기반으로 결과변수가 이항분포의 형태를 갖는 베이지안 소지역 비율 추정 모형을 바탕으로 공변량의 측정오차를 반영할 수 있는 확장모형을 제시하였다. 측정오차모형은 측정오차를 가지는 공변량의 참값에 대한 확률성 가정 여부에 따라 기능적 측정오차와 구조적 측정오차로 구분할 수 있으며 본 연구에서는 확률성을 가정하는 구조적 측정오차모형(structural measurement error model)을 고려하였다. 모형추정과 모형적합을 위해 마코브 체인 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo) 방법 중 깁스 표집(Gibbs sampling)과 메트로폴리스-해스팅스(Metropolis–Hastings) 알고리즘을 기반으로 하는 계층적 베이지안 접근법을 활용하였다. 모의실험을 통해 개발된 확장모형의 우수성을 확인하였으며 특히 측정오차의 분산 값이 커질수록 더 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 또한 국가표본자료인 2018년 국민건강영양조사 자료의 중고등학생을 대상으로 수면시간을 측정오차를 가지는 공변량으로 활용하여 시도별 우울감을 느끼는 학생의 비율을 추정하는 실증자료분석을 수행하였다. In this study, we present an expansion model that can reflect the measurement error of covariates based on the previously developed Bayesian small region ratio estimation model based on the logistic regression model in which outcome variable has a binary data form. The measurement error model can be divided into functional and structural measurement error models based on probability assumptions about the true values of covariates with measurement error and the structural measurement error model is considered in this study. A hierarchical Bayesian model was used by sampling using Gibbs sampling and Metropolis– Hastings algorithms among the Markov chain Monte Carlo methods for model estimation and model fitting. We confirm the superiority of the proposal model through simulation, especially the larger the variance value of the measurement error, the performance improved. In addition, an application analysis is conducted to estimate the proportion of depressed students by using sleep time as a covariate with measurement errors for middle and high school students from the 2018 National Health Nutrition survey data which is a national sample data.

구조적 측정오차를 고려한 준모수적 Fay-Herriot 모형

류수락(Soorack Ryu),황진섭(Jinseub Hwang) 한국자료분석학회 2018 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.20 No.1

대부분의 연구에서는 측정을 통하여 변수를 생성하게 되며, 이러한 변수들 중에는 측정오차를 가지고 있는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 측정오차는 통계적 분석을 복잡하게 하며 이러한 문제를 일반적으로 측정오차 문제라고 한다. 또한 현재의 과학적인 현상들은 단순한 선형적 관계가 아닌 복잡한 관련성을 증명하고자 하고 있으며, 이를 해결하기 위한 여러 가지 비선형적 모형들이 개발되고 있다. 이에 사전 연구(Ryu, Hwang, 2017)에서는 측정오차를 가지는 공변량의 참값(true value)에 대한 비확률성(non-stochastic)을 가정하는 기능적 측정오차모형(functional measurement error model)과 비선형성을 고려한 준모수적 Fay-Herriot 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 이를 확장하여 측정오차를 가지는 공변량의 참값에 확률성(stochastic)을 가정하는 구조적 측정오차모형(structural measurement error model)을 고려한 준모수적 Fay-Herriot 모형을 제안하고자 한다. 모형 적합 및 모수 추정에서는 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법을 사용하는 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 두 가지의 비선형적 함수를 이용한 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 모형의 우수성을 확인하였으며, 실증자료의 적용을 위해 국민건강영양조사의 제7기 1차연도(2016) 자료를 사용하였다. In most studies, variables are created through measurement and some of these variables may have measurement errors. This measurements error complicates the statistical analysis and this problem is commonly called measurement error problem. Also, current scientific phenomena are trying to demonstrate the complexity of relationships, not a simple linear relationships and then various nonlinear models are being developed. In our previous study (Ryu, Hwang, 2017) we proposed a semiparametric Fay-Herriot model under the functional measurement error that assumes a non-stochastic true value of the covariate. In this study, we propose a semiparametric Fay-Herriot model under structural measurement error that assumes a stochastic true value of the covariate as an extension of our previous model. For the model fitting and parameter estimation, we consider hierarchical Bayesian model approach using Markov chain Monte Carlo method. To check the superiority of the proposed model, we conduct simulation studies using two nonlinear functions and we use the seventh KNHANES (Korean national health and nutrition examination survey) data for the application.

결과변수와 공변량의 측정 오차를 고려한 Fay-Herriot 모형

류수락(Soorack Ryu),황진섭(Jinseub Hwang) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.1

소지역의 효율적인 추정을 위해 Fay-Herriot 모형의 다양한 확장 버전이 제안되었다. 그러나 대부분의 사전 연구에서는 공변량(covariate)에만 측정오차를 고려하였으며 결과변수(outcome variable)의 측정오차(measurement error)는 고려하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 결과변수와 공변량의 측정오차모형을 반영한 확장된 Fay-Herriot 모형을 제안하고자 한다. 측정오차를 가지는 결과변수의 참값(true value)에 비확률성(non-stochastic)을 가정한 기능적 측정오차모형(functional measurement error model)과 측정오차를 가지는 공변량의 참값에 확률성(stochastic)을 가정한 구조적 측정오차모형(structural measurement error model)을 고려하였다. 모형 적합과 모수 추정을 위해 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법의 계층적 베이지안 모형을 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 모형의 우수성을 확인하기 위해 모의실험과 실증자료 분석을 수행하였으며, Arima et al.(2015)에서 사용한 선형적 함수와 2010 이탈리아 가계 예산 조사(2010 Italian household budget survey) 자료를 사용하였다. 모의실험과 실증자료 분석을 통해 본 연구에서 제안하는 모형의 성능이 더 우수하였다. Various extension versions for Fay-Herriot model have been proposed for efficient small area estimation. However, most previous studies have considered only covariate of measurement error model even though the outcome variable may also have measurement error model. In this paper, we propose an extended Fay-Herriot model that can reflect the measurement error model of outcome variable and covariate. We consider a measurement error model of the outcome variable and covariate. To fit the model and estimate parameters, we consider hierarchical Bayesian model approach based on Markov chain Monte Carlo method. To check the superiority of the proposed model, we use one linear function in simulation studies and we use the 2010 Italian household budget survey data for the empirical study. The results for simulation studies and the empirical study show that the proposed model has the better performance than the error model considering measurement error of covariate only.

성향점수 분석방법에 따른 대구광역시 학생들의 교과목별 사교육 효과

류수락(Soorack Ryu),황진섭(Jinseub Hwang) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.4

대구시 학생들의 사교육 효과에 대한 많은 기존 연구들이 있지만 대부분의 연구들은 표본설계를 통해 수집된 대표성 있는 자료가 아니고 결과들을 일반화할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 대구광역시교육연구정보원에서 표본설계를 통해 학생, 학부모, 교사를 대상으로 설문을 진행한 2016년 대구교육실태조사 자료를 기반으로 대상자들의 교란요인을 보정하고자 성향점수의 여러가지 분석방법(매칭, 공변량보정, 역확률가중치)을 활용하여 초중고 학생들의 교과목별 (국어, 수학, 영어) 사교육 참여 여부에 따른 학업성취도와 수업이해도, 전국연합학력평가 효과를 확인하고자 한다. 최종 연구대상자는 초등학생 410명, 중학생 571명, 고등학생 913명이었으며 연구 결과를 살펴보면, 초등학생에서는 역확률 가중치 방법을 적용하는 경우 수학에서 학업성취도와 수업이해도에 대한 유의한 사교육효과가 나타났다. 중학생에서는 매칭 방법을 적용한 경우 수학과 영어의 수업이해도, 역확률 가중치 방법을 적용한 경우 국어의 수업이해도를 제외하고 모두 유의한 효과가 나타났다. 고등학생에서는 매칭 방법을 적용한 경우 영어의 학업성취도를 제외하고 모두 유의한 효과가 나타났으며, 역확률 가중치 방법을 적용한 경우 국어와 수학의 학업성취도와 전국연합학력평가, 공변량 보정방법을 적용한 경우 수학의 학업성취도에 유의한 효과가 나타났다. 이와 같이 성향점수의 분석방법에 따라 학력별 및 교과목별 사교육의 효과는 일부 다르게 나타나고 있으므로 분석방법의 특징을 고려하여 연구목적에 적합한 성향점수 방법의 선택이 필요하다. In this study we use the 2016 educational survey data of Daegu Educational Research and Information Institute and we confirm the effect of private tutoring for elementary, middle and high school students in Daegu about the academic achievement, learning understanding and national mock test based on propensity score (matching, covariate adjusting and IPTW (inverse probability of treatment weighting)). According to the results, in elementary school, there are significant effects for the academic achievement and learning understanding of Math when using IPTW. In middle school, it is an effective for the learning understanding of Math and English when using matching, and in all except for the learning understanding of Korean based on IPTW. In high school, all except the academic achievement of English have significant effect when using matching and there are significant effects for the academic achievement and national mock test in Korean and Math, and the academic achievement in Math based on IPTW and covariate adjusting, respectively. The effectiveness of a private tutoring by grade and subject is different according to the method, so it is necessary to select the propensity score method appropriate for the research purpose considering the characteristics of methods.

학교유형에 따른 지적장애 학생들의 취업 및 자립성, 삶의 만족도 차이 연구

김도향(Dohyang Kim),강다영(Dayoung Kang),신민근(Mingeun Shin),한지윤(Jiyun Han),황진섭(Jinseub Hwang) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.2

본 연구의 목적은 학교유형(일반학교, 일반학교 내 특수학급, 특수학교)에 따른 지적장애 학생들의 취업 및 자립성, 삶의 만족도에 대한 차이를 확인하는 것이며, 이를 통해 지적장애 자녀의 진학문제에 관한 기초연구 자료로 활용되길 기대한다. 본 연구에서는 “2017년 장애인실태조사”자료를 활용하였으며, 전체 대상자 6,549명 중 선천적으로 지적장애를 가진 고등학교 졸업자 52명을 연구대상자로 선정하였다. 성별 및 연령, 지역, 장애등급 등의 교란요인을 기반으로 다범주 로지스틱 회귀모형(multinomial logistic regression model)을 이용하여 학교유형에 대한 성향점수(propensity score)를 추정하였다. 추정된 성향점수를 기반으로 역확률 가중치 방법(inverse probability treatment weighting, IPTW)을 사용하여 학교유형에 따른 지적장애 학생들의 취업 및 자립성, 삶의 만족도에 대한 차이를 비교를 위한 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 진행하였다. 연구결과를 살펴보면, 일반학교보다 일반학교 내 특수학급 또는 특수학교의 취업, 자립성, 삶의 만족도 모두 통계학적으로 높게 나타났다. The purpose of this study is to identify differences in employment, self-reliance, and life satisfaction of intellectually disabled students according to school types (general school, special classes in general school, and special school), and to be used as basic research data on the problem of children with intellectual disabilities. In this study, 52 high school graduates with congenital intellectual disabilities were selected as the subjects of the study out of 6,549 eligible for the “2017 survey on the status of disabilities”. Based on confounding factors such as gender, age, region, and disability grade, use a multinomial logistic regression model to estimate propensity scores for school types. Based on the estimated propensity score, a logistic regression was performed to compare differences in employment, self-reliance and life satisfaction for students with intellectual disabilities according to school types using inverse probability treatment weighting (IPTW). The study result, employment, independence, and life satisfaction of special classes or special school in general schools were all statistically higher than in general school.