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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제12권 제3호
발행연도
2010.1
수록면
1,463 - 1,472 (10page)

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반복측정자료에서는 관측개체의 중도탈락 등의 원인으로 인하여 결측이 흔히 발생한다. 반복측정자료를 분석하기 위하여 동일한 개체에 대한 반복측정된 다른 시점의 값들 사이의 연관성을 포함하는 모형이 적합되는데 이 모형은 결측자료 하에서 정보의 손실이 없고 결측자료 메커니즘이 MAR(Little and Rubin, 2002)을 따른다면 모수의 추정에 편향(bias)이 발생하지 않는다고 알려져 있다. 반복측정자료의 분석에는 주요 관심 대상이 되는 변수 및 공변량 만을 모형에 포함시켜 분석하는 제한적 모형(restrictive model)이 흔히 사용되는데 이는 절약모형(parsimonious model)이 해석 및 설명하기 쉽기 때문이다. 반면, Collins, Schafer, and Kam(2001)은 횡단면 분석을 위한 모형에서 반응변수 및 결측 발생과 연관된 설명변수가 포함되지 않은 제한적 모형이 결측자료에 적용된다면 모수에 편향이 발생할 수 있다는 점을 모의실험을 통해 보였다. 본 연구에서는 결측을 포함한 반복측정자료에서 반응변수 및 결측 발생과 모두 연관되어 있지만 주요 관심 대상이 되는 설명 변수와 연관되지 않아 공변량이 아닌 변수가 모형에 포함되지 않는 제한적 모형과 이 변수를 모형에 포함하는 모형에서 모수 추정에 편이가 발생하는 지를 모의실험을 통해 비교하였다. 제한적 모형의 경우 모수 추정에 편향이 발생하는 것으로 나타나 결측자료 분석에서는 결측자료 메커니즘을 고려하여 연관된 변수를 포함하는 모형이 적절하게 나타났다. 하지만 모수 추정의 편이는 동일한 개체에 대하여 반복측정된 값들 사이의 연관성이 높아짐에 따라 작아지는 것으로 나타났다.
#반복측정자료 #결측자료 #설명변수 #계열상관 #repeatedly measured data #missing data #explanatory variable #serial correlation

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참고문헌 (9)

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Collins, L. M. / 2001 / A comparison of inclusive and restrictive strategies in modern missing-data procedures / Psychological Methods 6 (4) : 330 ~ 351 google schola Dempster, A. P. / 1977 / Maximum likelihood estimation from incomplete data via the EM algorithm (with discussion) / Journal of the Royal Statistical Society, Series B 39 (1) google schola Littell, R. C. / 1996 / SAS System for Mixed Models / SAS Institute Inc. google schola Little, R. J. A. / 2002 / Statistical Analysis With Missing Data / John Wiley google schola Patterson, H. D. / 1971 / Recovery of Inter-block Information when Block Sizes are Unequal / Biometrika 58 (3) : 545 ~ 554 google schola

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