KCI등재
더블링 기법을 활용한 대응분석에 대한 민감도분석 = Sensitivity Analysis for Correspondence Analysis Using Doubling Technique
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
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발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
310
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
149-160(12쪽)
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대응분석은 일반적으로 2차원 이상의 분할표를 저차원 공간에 표현하여 행과 열의 결합 형태를 볼 수 있는 자료분석기법이다. 일반적으로 분할표 분석에 적용하는 통계적 분석 방법은 카이제곱 검정(chi-square test)을 이용하는데, 카이제곱 검정은 행과 열에 대한 결합양상을 보여주지 못하는 한계가 있다. 이에 대한 대안으로 대응분석을 활용한다. 일반적으로 대응분석의 행 프로파일은 합이 1이다. 각 개체의 다양한 속성이 리커트 척도로 평가한 자료는 행 합계가 행마다 달라 일반적인 대응분석을 수행할 수 없다. 이런 자료는 각 속성을 긍정성과 부정성을 합해서 합이 같게 열 범주 수를 두 배로 늘려 대응분석을 적용할 수 있는데, 이를 더 블링 기법이라 한다. 리커트 자료에 대해 정규분포 및 통계적 모형에 의존하지 않은 탐색적 다변량 자료 분석의 결과로 더블링 기법을 활용한 대응분석 연구를 제안하였다(Han, 2019). 심사자와 대상들을 수량화하고, 그 결과를 그래픽적 기법을 사용하여 표현함으로써 기하적인 명쾌한 의미해석과 시각적으로 쉽게 인지할 수 있도록 하였다. 그러나, Han(2019)에 의해 제안된 방법에 대해 수량화 분석결과에 대한 안정성 평가는 아직 개발되지 않았다. 따라서, 여론조사라든가 소비자 선호도 조사 등 실제 생활에서 자주 보이지만 분석 방법의 개발이 부족한 리커트 자료 분석에 대한 자료론적 방법에 대한 안정성 평가에 대한 방법론을 개발하고, 사례분석을 통해 이에 대한 유용성을 보이고자 한다.
더보기Correspondence analysis is generally a data analysis technique that expresses a two-dimensional or higher contingency table in a low-dimensional space to see the combination of rows and columns. In general, a statistical analysis method applied to contingency table analysis uses a chi-square test, but the chi-square test has a limitation in that it cannot show the coupling pattern for rows and columns. As an alternative, correspondence analysis is used. In general, the row profiles of correspondence analysis sum to 1. For data evaluated on the Likert scale for various attributes of each entity, the sum of rows is different for each row, so general correspondence analysis cannot be performed. Correspondence analysis can be applied to such data by doubling the number of column categories by adding the positive and negative values of each attribute so that the sum is equal. This is called the doubling technique. As a result of exploratory multivariate data analysis that does not rely on normal distribution and statistical models for Likert data, a correspondence analysis study using a doubling technique was proposed (Han, 2019). By quantifying the examiners and subjects, and expressing the result using a graphic technique, it was easy to visually recognize and interpret geometrically clear meaning. However, for the method proposed by Han (2019), the stability evaluation for quantification analysis results has not yet been developed. Therefore, in order to develop a methodology for the stability evaluation of the materialistic method for Likert data analysis, which is often seen in real life such as public opinion surveys or consumer preference surveys, but lacks development of analysis methods, and to show its usefulness through case analysis do.
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