의사결정나무분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 우울 예측요인 비교연구 = A Comparative Study on the Prediction Factors of Depression Using Decision Tree Analysis and Logistic Regression Analysis
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2020
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111-129(19쪽)
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본 연구는 노년기 삶의 질을 저해하는 우울증에 대한 관심으로부터 수행되었다. 의사결정나무(decision tree) 분석을 활용하여 노인의 우울 요인을 분류 및 예측하고, 이를 로지스틱 회귀분석 결과와 비교하여 예측 정확성을 정의하는 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 국민연금연구원의 국민노후보장패널(KReIS) data 중, 7차 개인조사에 참가한 65세 이상 노인 총 2,096명이다. 자료분석은 SPSS 23.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 교차분석, Roc Curve, 의사결정나무 분석, 로지스틱 회귀분석을 하였다. 연구결과, 의사결정나무 분석에서 우울 예측요인은 일상 및 사회생활 제한과 주관적 경제 불만족으로 나타났다. 로지스틱 회귀분석에서는 일상 및 사회생활 제한과 주관적 경제 불만족, 대인관계 불만족으로 나타났다. 노인의 우울에 영향을 미치는 예측력을 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 통해 비교한 결과, 우울을 예측하는 민감도는 로지스틱 회귀분석(44.4%)이 의사결정나무 분석(33.6%) 보다 높게 나타났다. 또한 실제 우울을 예측하는 특이도는 의사결정나무 분석(91.9%)이 로지스틱 회귀분석(86.3%) 보다 높은 것으로 나타났다. 분류정확도는 로지스틱 회귀분석(71.6%)이 의사결정나무 분석(71.4%)보다 조금 높게 나타났다. 연구결과를 기초로 두 기법의 예측 및 분류도 구로서의 유용성 판단은 민감도와 분류 정확도가 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석방법이 노인의 우울 예측모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 반면, 의사결정나무 분석은 분석의 정확도보다는 분석과정의 특정 경로설명이 필요한 경우에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.
더보기This study was carried out from the interest in depression, which undermines the quality of life in old age, which has been extended by life expectancy. It is a descriptive investigation study that utilizes decision tree analysis with data mining technique to classify and predict depression factors of the elderly, and compare them with logistic regression results to define prediction accuracy. Among the data of the National Pension Research Institute's Korea National Age Security Panel(KReIS), a total of 2,096 senior citizens aged 65 or older participated in the seventh personal survey conducted in 2017. The data analysis was performed using the SPSS 23.0 program, including technical statistics, cross-analysis, logistic regression, Loc Curve, and decision tree analysis. The results of the study showed that the factors of depression prediction in decision tree analysis were daily and social life restriction and subjective economic dissatisfaction. Logistic regression showed limitations in daily and social life, subjective economic dissatisfaction and interpersonal dissatisfaction. Comparing the predictive power that affects the depression of the elderly through logistic regression and decision tree analysis, the sensitivity of predicting depression was higher than that of the decision tree(33.6%). In addition, the specificity of predicting actual depression was higher than that of logistic regression(86.3%) with decision tree analysis(91.9%). Classification accuracy was slightly higher than logistic regression(71.6%) in decision tree analysis(71.4%). Based on the results of the study, it is estimated that the logistic regression method, which shows higher sensitivity and accuracy of classification, can be used as more useful data to build a depression prediction model for the elderly. On the other hand, decision tree analysis may be useful when specific path descriptions of the analysis process are needed rather than the accuracy of the analysis.
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