범주형자료분석에서 최적척도 방법들의 비교연구 = Comparison of Optimal Scaling Methods in the Categorical Data Analysis

국문 초록 (Abstract)

범주형자료분석의 주된 목적중의 하나는 변수들과 변수들의 범주들 사이의 관계를 구하는 것이다. 이 문제의 해결을 위하여 대응일치분석, 동질성분석, 비선형주성분분석방법등과 같이 최적척도방법을 이용하는 통계적 방법이 개발되었다. 본 논문에서는 각 방법들의 기본적인 이론과 제약조건에 대하여 설명하고, 모의실험자료분석을 통하여 자료에 주어진 모형과 각 분석방법의 분석결과를 비교하여 이와 같은 분석방법들의 유용성을 연구하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

One of the main interest of categorical data analysis is to find the relationship among the categories and variables. Many Statistical methods have been introduced to solve these problems by using the optimal scaling methods, i.e. correspondence analysis, multiple correspondence analysis(chomogeneity analysis), and nonlinear principal component analysis, ets. Each method has limitation in the type of data and number of variables.
In this paper, we have summarized the basic concepts of the three methods and tried to find the similarity and dissimilarity among the three methods by appling to artifical data that have special realtionship among variables.