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      잠재범주분석에서의 통계적 인과추론을 위한 성향점수 보정방법 비교 = Comparison of propensity score methods for causal inference in latent class analysis

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      국문 초록 (Abstract)

      목적 : 잠재범주분석이란 복잡한 응답 패턴을 이해하기 쉬운 잠재범주의 형태로 보여주고, 측정오차로부터 의미 있는 잠재범주를 구분하기 위해 사용하는 분석방법이다. 잠재범주분석을 이용한 인과추론 방법은 결과로 예측되는 종속변수가 관측된 값이 아닌 잠재변수이다. 이 때 교란변수가 존재하는 경우 이를 통제할 수 없으므로 교란변수를 보정하여 편향을 제거해야 한다. 본 연구는 종속변수가 잠재변수인 경우, 성향점수를 이용하여 교란변수를 보정하는 방법들을 모의실험을 통해 비교, 평가하고자 한다.

      방법 : 처리 변수를 잠재범주분석의 공변량으로 넣으면, 독립변수인 처리의 효과를 살펴볼 수 있다. 성향점수 회귀 보정방법, 가중치 보정방법, 짝짓기 보정방법을 각각 실시하고 그 결과 발생한 편향과 평균제곱오차의 측면에서 각 방법들을 비교하였다.

      결과 : 교란변수가 잠재범주에 선형의 관계를 갖는 경우에는. 성향점수 보정방법 중 성향점수 짝짓기 방법의 ACE, 편향, 최소제곱오차가 가장 크고, 성향점수 회귀방법의 ACE, 편향, 최소제곱오차가 가장 작았다. 성향점수를 이용하지 않은 일반 회귀보정방법과 비교해 볼 때 일반 회귀보정방법의 추정치가 가장 작았다. 교란변수가 잠재범주를 형성하는 데 비선형의 관계인 경우에는 성향점수 짝짓기 방법의 ACE, 편향, 최소제곱오차가 가장 작고, 성향점수 가중치 방법의 추정치가 가장 크다. 표본수가 증가함에 따라 전반적으로 편향과 표준제곱오차가 변화가 없거나 감소하였다. 또한 이 경우 표본수가 작을 때 일반 회귀보정방법을 적용하면 오히려 보정하기 전보다도 편향과 평균제곱오차가 크게 증가하는 것으로 나타났다.

      결론 : 교란변수가 잠재범주의 형성에 비선형관계인 경우, 성향점수 짝짓기 방법을 사용하였을 때 편향과 평균제곱오차가 가장 작다. 선형관계인 경우에는 성향점수 회귀방법을 이용했을 때 편향과 평균제곱오차가 가장 크게 감소하고 성향점수 짝짓기 방법과 가중치방법 또한 교란변수를 보정하지 않은 경우보다 편향과 평균제곱오차가 크게 감소한다. 따라서 잠재범주분석의 인과추론에서 성향점수를 이용한 짝짓기 방법이 가장 강건한 방법으로 사용될 수 있다.
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      목적 : 잠재범주분석이란 복잡한 응답 패턴을 이해하기 쉬운 잠재범주의 형태로 보여주고, 측정오차로부터 의미 있는 잠재범주를 구분하기 위해 사용하는 분석방법이다. 잠재범주분석을 이...

      목적 : 잠재범주분석이란 복잡한 응답 패턴을 이해하기 쉬운 잠재범주의 형태로 보여주고, 측정오차로부터 의미 있는 잠재범주를 구분하기 위해 사용하는 분석방법이다. 잠재범주분석을 이용한 인과추론 방법은 결과로 예측되는 종속변수가 관측된 값이 아닌 잠재변수이다. 이 때 교란변수가 존재하는 경우 이를 통제할 수 없으므로 교란변수를 보정하여 편향을 제거해야 한다. 본 연구는 종속변수가 잠재변수인 경우, 성향점수를 이용하여 교란변수를 보정하는 방법들을 모의실험을 통해 비교, 평가하고자 한다.

      방법 : 처리 변수를 잠재범주분석의 공변량으로 넣으면, 독립변수인 처리의 효과를 살펴볼 수 있다. 성향점수 회귀 보정방법, 가중치 보정방법, 짝짓기 보정방법을 각각 실시하고 그 결과 발생한 편향과 평균제곱오차의 측면에서 각 방법들을 비교하였다.

      결과 : 교란변수가 잠재범주에 선형의 관계를 갖는 경우에는. 성향점수 보정방법 중 성향점수 짝짓기 방법의 ACE, 편향, 최소제곱오차가 가장 크고, 성향점수 회귀방법의 ACE, 편향, 최소제곱오차가 가장 작았다. 성향점수를 이용하지 않은 일반 회귀보정방법과 비교해 볼 때 일반 회귀보정방법의 추정치가 가장 작았다. 교란변수가 잠재범주를 형성하는 데 비선형의 관계인 경우에는 성향점수 짝짓기 방법의 ACE, 편향, 최소제곱오차가 가장 작고, 성향점수 가중치 방법의 추정치가 가장 크다. 표본수가 증가함에 따라 전반적으로 편향과 표준제곱오차가 변화가 없거나 감소하였다. 또한 이 경우 표본수가 작을 때 일반 회귀보정방법을 적용하면 오히려 보정하기 전보다도 편향과 평균제곱오차가 크게 증가하는 것으로 나타났다.

      결론 : 교란변수가 잠재범주의 형성에 비선형관계인 경우, 성향점수 짝짓기 방법을 사용하였을 때 편향과 평균제곱오차가 가장 작다. 선형관계인 경우에는 성향점수 회귀방법을 이용했을 때 편향과 평균제곱오차가 가장 크게 감소하고 성향점수 짝짓기 방법과 가중치방법 또한 교란변수를 보정하지 않은 경우보다 편향과 평균제곱오차가 크게 감소한다. 따라서 잠재범주분석의 인과추론에서 성향점수를 이용한 짝짓기 방법이 가장 강건한 방법으로 사용될 수 있다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 목 차
      • Abstract i
      • Ⅰ. 서론 1
      • 목 차
      • Abstract i
      • Ⅰ. 서론 1
      • Ⅱ. 연구 방법 3
      • 1. 잠재범주분석 3
      • 1.1. 잠재범주분석 모형 3
      • 1.2. 공변량을 포함하는 잠재범주분석 5
      • 2. 잠재범주분석 모형에서의 처리의 효과 추정 7
      • 3. 인과추론에서의 성향점수 보정방법 8
      • 3.1. 성향점수 짝짓기 보정방법 9
      • 3.2. 성향점수 가중치 보정방법 10
      • 3.3. 성향점수 회귀 보정방법 11
      • Ⅲ. 모의실험 12
      • 1. 모의실험의 설계 12
      • 2. 성향점수 보정방법 적용 15
      • 3. 모의실험 결과의 평가 16
      • 4. 모의실험 결과 16
      • Ⅳ. 고찰 27
      • Ⅴ. 결론 29
      • 참고문헌 30
      • 국문요약
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