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교육 분야 데이터의 통계적 매칭 적용 가능성 탐색 - 사교육 변수를 중심으로- = A Study on the Statistical Matching Method of Educational Data: Focusing on the Variables of Private Tutoring
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2022
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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43-76(34쪽)
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This study explores the statistical matching methods to link similar individuals in different data based on the same target population in the field of education. After examining the concept and empirical cases of statistical matching, a simulation is conducted to statistically match tutoring variables using education data. First, the results of statistical matching after dividing the 6th wave of KELS2013 into two data show that the mean and the distribution of private tutoring expenses and private tutoring hours of the matched data are very similar to those of the original data. In addition, the relationship between matched variables with other variables, such as regional size and income, was very similar to the original data. The results of statistically matching the private tutoring expenditure variables of the Private Education Expenditure Survey 2019 to 6th wave of KELS2013 also show that the distribution and the mean of each major subgroup of the matched variables were very similar to those of the original variables. These results not only imply that statistical linkage of educational data can have significant validity, but also suggest that the range of data utilization can be broadened by statistical matching of educational data and data from the other sectors.
더보기증거기반 정책 결정의 확산에 따라 교육 분야에서도 데이터의 연계와 활용의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 교육 데이터의 특수성에 따라 개인식별정보를 활용한 데이터의 연계가 활발하지 않은 교육 분야에서 서로 다른 데이터에 존재하는 유사한 개인들을 연계하는 통계적 매칭 가능성을 탐색한다. 이를 위해 통계적 매칭의 개념과 국내 타분야와 해외 교육 분야의 통계적 매칭 사례들을 살펴본 후 실제 교육 데이터를 사용하여 사교육 관련 변수들을 통계적으로 매칭하는 시뮬레이션을 실시한다. 먼저 한국교육종단연구2013 6차 데이터를 두 데이터로 무작위 분할한 후 통계적으로 매칭한 결과, 사교육비와 사교육 시간의 평균 및 분포가 원자료와 매우 유사했으며, 지역 규모와 소득 등 다른 변수들과 매칭된 변수들 사이의 관계도 원자료와 매우 유사했다. 이어서 한국교육종단연구2013 6차 데이터에 2019 초중고 사교육비 조사의 사교육비 변수들을 통계적으로 매칭한 결과, 사교육비 지출 변수들의 분포 및 주요 하위집단별 평균값이 매우 유사하게 나타났다. 이러한 분석 결과는 서로 다른 정보를 포함하고 있는 교육 분야 데이터들의 통계적 매칭이 상당한 타당성을 가질 수 있음을 보여주는 동시에 향후 교육 분야와 다른 분야 데이터들을 통계적으로 매칭하여 데이터 활용의 가치를 높일 수 있음을 시사한다.
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