벌점회귀모형에서의 결측처리방법에 관한 몬테카를로 모의실험 : KCYPS 자료를 이용한 진로결정 변수 탐색
저자
발행사항
청주 : 한국교원대학교, 2018
학위논문사항
학위논문(박사) -- 한국교원대학교 , 교육학과 교육과정전공 , 2018. 8
발행연도
2018
작성언어
한국어
발행국(도시)
충청북도
기타서명
Missing data techniques for incomplete data in penalized regression model: A Monte-Carlo simulation
형태사항
vi, 94 p. ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 유진은
UCI식별코드
I804:43012-000000036302
소장기관
본 연구는 벌점회귀모형의 효용성과 사회과학 분야의 자료에 적절한 결측처리방법의 필요성에 대한 인식에서 출발하였다. 벌점회귀모형은 변수 선택과 예측이 동시에 가능한 방법으로 대량의 변수로 구성된 사회과학 분야의 대규모 자료 분석시 활용 가능하다. 결측치는 사회과학을 비롯한 모든 연구 분야에서 분석 및 결과의 타당성을 위협하는 장애 요인으로 적절한 결측처리방법은 연구 결과의 질을 향상시키기 위하여 필수적이라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 결측이 존재하는 사회과학의 대규모 자료 분석시 적절한 결측처리방법과 벌점회귀모형을 탐색하는 것이다.
이를 위하여 설정한 연구 문제는 다음과 같다. 사회과학 분야의 대규모 자료와 유사한 결측 자료에서 k-NN 대체법, EM 알고리즘 대체법의 대체 성능은 어떠한가? 변수 선택 및 예측 성능 측면에서 여러 가지 결측 비율, 결측 메커니즘 조합에 적절한 결측처리방법과 벌점회귀모형은 무엇인가? 결측이 존재하는 사회과학 분야의 대규모 자료에서 벌점회귀모형의 예측 성능 및 변수 탐색 결과는 어떠한가?
이상의 연구 문제를 해결하기 위하여 사회과학 분야의 대규모 자료와 유사한 모의자료를 이용하여 모의실험을 수행하였으며, 결측처리방법과 벌점회귀모형의 변수 선택 능력과 예측 성능을 비교하였다. 실제 자료와 근사한 모의자료를 생성하기 위하여 사회과학 분야의 대규모 자료인 한국아동청소년패널조사(Korean Children and Youth Panel Survey; KCYPS)의 특징을 모의자료 생성에 반영하였으며, 결측처리방법으로는 완전제거법, k-NN 대체법, EM 알고리즘 대체법, 벌점회귀모형으로는 LASSO, adaptive LASSO, MCP를 선택하여 비교·분석하였다. 대체 일치율, IC1, IC2, 정확도, AUC, Kappa를 사용하여 모의실험 결과를 평가하였으며, 모의실험 결과에 근거하여 선택한 k-NN 대체법, MCP를 이용하여 실제 자료를 분석하였다. 분석에 사용한 실제 자료는 KCYPS 중1패널 제6차년도 자료였으며, 분석 결과 총 376개 변수 중 청소년의 진로결정과 관련된 변수로 13개 변수가 추출되었다.
본 연구의 연구 결과에 근거한 결론은 다음과 같다. 첫째, 결측처리방법과 벌점회귀모형의 성능을 고려할 때 완전제거법의 사용을 지양하여야 하며, k-NN 대체법과 EM 알고리즘 대체법은 벌점회귀모형의 변수 선택 및 예측 성능에 큰 차이가 없으므로 연구자의 판단에 따라 선택하여 사용할 수 있다. 둘째, 벌점회귀모형의 변수 선택 및 예측 성능을 비교하였을 때, LASSO, adaptive LASSO보다 MCP가 선호되었다. 셋째, 청소년의 진로결정 여부와 관련된 변수로 진로정체감, 자아정체감, 자아탄력성, 정서문제, 진로관련 대화 상대 및 일에 대한 가치, 또래 관계, 양육방식, 휴대전화 용도가 선택되었다. 본 연구는 벌점회귀모형을 사회과학 분야의 대규모 자료 및 빅데이터 분석에 적용하는데 도움이 되는 기초 자료를 제공하였으며, 진로교육의 중요성이 강조되고 있는 현 시점에서 학생 개인뿐만 아니라 가정, 학교 환경 전체를 아우르는 변수를 탐색하여 진로결정 예측 변수를 탐색하였다는데 의의가 있다.
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