행정조사분석에서의 결측치 처리방법 - NORM을 활용한 다중대체방법을 중심으로 = Applying Multiple Imputation for Incomplete Data in Public Administration Research

국문 초록 (Abstract)

  행정ㆍ정책현상을 대상으로 계량분석방법의 적용이 증대되어 왔으나 분석자료에 수반되는 결측치의 처리문제는 관심대상에서 제외되어 왔다. 하지만 결측치의 존재는 분석자료의 불완전성을 가져오며 도출된 추정치의 불편성을 훼손시키며 통계적 검증의 신뢰성을 과장함으로써 분석결과의 타당성을 크게 저하시킨다.<BR>  따라서 본 논문은 결측치 보완방법으로서의 다중대체방법의 논리를 점검하고, 이를 실제 행정ㆍ정책연구의 분석자료에 적용하여 그 결과와 방법론적 함의를 논의하였다. 분석의 결과, 다중대체방법은 결측치의 발생기제가 무작위 방식일 때 효과적 보완방법으로 평가된다. 또한 그 발생기제에 상관없이 결측치 비율이 어느 수준 이상 높다면 일반적 보완방법인 완전사례분석보다 효율적인 것으로 평가된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

  This study illuminates the logic of multiple imputation (MI) method for missing data in public administration research. Based on theoretical background, the paper utilizes NORM version 2.03 program to apply the MI method to a real incomplete data set.<BR>  Results clearly indicate that the MI method is an effective solution for missing data especially in case of MAR (missing at random) data. Regardless of the mechanism underlying the missing data, in addition, the MI method can be evaluated as a more effective remedy than the general complete case analysis method if the proportion of missing data is relatively high.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
  Ⅱ. 결측치의 유형과 보완방법의 본질
  Ⅲ. 다중대체방법의 논리와 실제
  Ⅳ. 결론 및 함의
  참고문헌
  Abstract
  

참고문헌 (Reference)

1 "행정학분야에서 설문조사를 이용한 연구의 방법론의 문제점 분석" 32 (32): 199-203, 1998

2 "행정학분야 논문에 사용된 통계기법들의 분석" 31 (31): 19-35, 1997

3 "행정학 및 정책학 조사연구에서 결측치 발생과 처리 방법에 대한 고찰" 40 (40): 31-52, 2006

4 "한국행정학의 연구경향에 관한 실증적 분석" 30 (30): 139-153, 1996

5 "시군구 주요통계지표(CD-Rom)" 통계청 2001

6 "Use of the Mean, Hot-deck and Multiple Imputation Techniques to Predict Outcome in Intensive Care Unit Patients in Colombia" 21 : 3885-3896, 2002

7 "Treatment of Missing Data at the Second Level of Hierarchical Linear Models" 63 (63): 204-238, 2003

8 "Tools for Statistical Inference" 1993

9 "The Calculation of Posterior Distributions by Data Augmentation Journal of the American Statistical Association 82" 528-550, 1987

10 "Statistical Analysis with Missing Data" Hoboken, NJ: Wiley 2002

11 "Statistical Analysis with Missing Data" John Wiley and Sons Inc 1987

12 "Regression with missing X's Journal of the American Statistical Association 87" 1227-1237, 1992

13 "Parameter estimation from incomplete data in binomial regression when the missing data mechanism is nonignorable" 52 : 1071-1078, 1996

14 "Multiple-imputation Inferences with Uncongenial Sources of Input" 9 : 538-573, 1994

15 "Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys" Inc 1987

16 "Multiple Imputation for Missing Data. Paper Presented at the Summer Workshop of the Northeastern Illinois Chapter of the American Statistical Association" Northbrook, IL. 2000

17 "Multiple Imputation after 18+ Years" 91 : 473-489, 1996

18 "Journal of the Royal Statistical Society" 30 : 67-82, missingdatainregressionanalysis

19 "Journal of Royal Statistical Association" Maximum Likelihood Estimation form Incomplete Data vis the EM Algorithm 1-38, 1977

20 "Informative dropout in longitudinal data analysis" 49-94, 1994

21 "Generalized Probable Error in Multiple Normal Correlation" 6 : 59-68, 1908

22 "Estimation of Relationships for Limited Dependent Variables" 26 : 24-36, 1958

23 "Annotation: What Can Be Done about Missing Data? Approaches to Imputation" 87 (87): 548-550, 1997

24 "Analyzing Incomplete Political Science Data: An Alternative Algorithm for Multiple Imputation" 95 (95): 49-69, 2001

25 "Analysis of Incomplete Multivariate Data" New York: Chapman & Hall 1997

26 "An Introduction to Sample Selection Bias in Sociological Data" 386-98, 1983

27 "A review of the literature Handbook of survey research" Academic Press 1983

28 "A Review of Methods for Missing Data" 7 (7): 353-383, 2001