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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
석혜은 (이화여자대학교) 방희정 (이화여자대학교) 김수영 (이화여자대학교)
저널정보
한국심리학회 한국심리학회지:일반 한국심리학회지:일반 제36권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
215 - 239 (25page)

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불법약물 복용, 도박, 흡연, 음주 등 문제행동의 수준을 변별하는 문항이 일반인을 포함하여 측정되면 영(zero)범주 반응값이 과도하게 나타난다. 이러한 자료를 영과잉(zero-inflated) 자료라고 하는데 일반적인 모형을 사용하면 결과를 왜곡하거나 본연의 의미를 해석하는데 한계가 있을 수 있다. 관찰된 값이 영비율이 높은 순위범주형(ordered categorical) 변수이고, 영 값들이 두 개의 구별된 집단과 관련이 있는 경우 Harris와 Zhao(2007)의 영과잉 순서형 프로빗(zero-inflated ordered probit; ZIOP) 모형을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 ZIOP 모형의 베이지안 분석기법을 제시하고 이것을 한국형 베일리-III 영유아 검사의 적응행동척도 자료에 적용한다. ZIOP 모형의 첫 단계에서는 영 범주에 응답한 영유아들을 특정행동을 습득하기 이전의 절대적 비적응행동 영유아집단(genuine non-participants)과 적응행동이 나타났거나 현재는 적응행동을 보여주지 않지만 상황에 따라 적응행동을 표현할 가능성이 있는 잠재적 적응행동 영유아집단(potential participants)으로 구분하는 이분형 프로빗 모형을 적용한다. 두 번째 단계에서는 잠재적 적응행동 영유아 집단과 1 이상의 범주에 속한 실제적 적응행동 영유아 집단을 합해서 전체집단으로 보고 순서형 프로빗 모형을 적용한다. 본 연구에서는 영비율이 높은 적응행동척도 자료에 OP 모형과 ZIOP 모형을 적용한 후, 고전적 추정방법과 베이지안 추정방법으로 각각 모형을 비교하고, 또한 각 설명변수에 대한 주변효과를 살펴봄으로써 영비율이 높은 소표본 자료에 대한 두 가지 추정법의 차이를 탐색한다. MCMC 방법 중에 깁스샘플링 기법을 적용하였으며 R 프로그래밍 언어를 이용하여 추정 알고리즘을 프로그래밍하고 자료를 분석하였다. 이러한 결과에 기초하여 본 연구의 의의와 실제적 적용가능성, 그리고 제한점과 후속연구에 대하여 논의하였다.
#Zero-inflated #Ordered probit model #Bayesian inference #MCMC #Gibbs sampling #Bayley-III

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