회귀계수 추정에 대한 비관찰 자료의 영향

• 영문명: The Impact of Missing Data on Regression Coefficients
• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: 민경석(Kyung-Seok Min)
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제18권 제1호, 67~80쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.05.01

국문 초록

현재까지 비관찰 자료(unobserved data)로 인한 추정의 문제를 해결하기 위해 많은 통계적 방법들이 개발되어왔다. 그러나 이러한 방법들은 부가적 정보를 필요로 하거나 만족되기 어려운 통계적 가정(임의 결측)을 전제한다는 점에서 현실적 적용상에 제한점을 갖는다. 이 연구에서는 목표 모집단(target population)을 충분히 대표하지 못하는 표본에 대한 분석 결과의 일반화(generalization) 가능성이라는 관점에서 비관찰 자료를 다루었다. 구체적으로, 교육학 자료 분석에 광범위하게 이용되는 회귀모형의 계수 추정 및 통계적 가설 검정에 대한 비관찰 자료의 영향정도를 통계적으로 표현할 수 있는 지수(index)를 개발하였다. 비관찰 자료의 영향정도에 대한 지수를 도출하기 위하여 모집단과 표본의 관계에 대한 두 가지 가설적인 상황이 상정되었으며, 최종적으로 예측변수가 둘 이상인 중회귀(multiple regression) 모형에 대한 지수 또한 제안되었다.

영문 초록

Various statistical methods have been available to deal with missing data problems, but the difficulty is that they are based on somewhat auxiliary information that is hardly obtained. This paper treated the presence of missing cases from the viewpoint of generalization as a sample did not fully present the target population. Two indices were developed to detect the impact of missing data on the inference of regression coefficients in terms of statistical test/significance. It was considered that the population consists of two separable sub-populations; observed one in which a linear relationship among variables of interest is significant and unobserved one in which the covariance is equal to zero. In order to derive the index of the impact of missing data, two hypothetical situations of simple regression were considered, and the expansion to a multiple regression was provided.

목차

요약

Ⅰ. 연구목적

Ⅱ. 회귀계수와 비관찰 자료

Ⅲ. 예시자료를 통한 적용

Ⅳ. 결론 및 논의

참고문헌

ABSTRACT