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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.
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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.
KCI
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