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자료통합을 위한 통계적 매칭방법 비교Case Study for Comparison of Statistical Matching Methods

Other Titles
Case Study for Comparison of Statistical Matching Methods
Authors
송지나김영원
Issue Date
Dec-2016
Publisher
한국자료분석학회
Keywords
statistical matching; data integration; Kadane method; Moriarity method.; 통계적 매칭; 자료 통합; Kadane의 방법; Moriarity의 방법.
Citation
Journal of The Korean Data Analysis Society, v.18, no.6, pp.3033 - 3047
Journal Title
Journal of The Korean Data Analysis Society
Volume
18
Number
6
Start Page
3033
End Page
3047
URI
https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/9093
ISSN
1229-2354
Abstract
최근 통계 자료 이용자들이 요구하는 자료의 형태나 수준이 매우 다양하고 복잡해지고 있으며, 이런 수요를 비용을 절감하면서 수용하기 위해서는 두 개의 독립적인 조사를 병합해서 활용하는 방안을 고려할 필요가 있다. 이런 관점에서 본 연구에서는 독립적인 두 조사 자료를 통계적인 방법을 이용하여 하나의 자료로 통합하는 통계적 매칭(statistical matching) 방법들의 장단점을 살펴보기 위해 두 개의 조사 자료를 활용한 사례분석 결과를 제시한다. 다양한 통계적 매칭 방법 중 Kadane(1978)과 Moriarity(2009)가 제안한 매칭 방법과 함께, 조사 자료의 비정규성을 고려하여 Moriarity의 방법을 변형한 새로운 방법을 제안하고, 세 가지 매칭방법의 효율성을 사례연구를 통해 비교하였다. 2012년도 재정패널조사 자료와 한국노동패널조사 자료 중 일부 변수를 대상으로 통계적 매칭 방법을 적용해 통합자료를 구축한 후 매칭방법의 효율성을 비교하였다. 조건부독립가정이 성립하는 경우와 성립하지 않는 경우를 모두 검토하였으며, 매칭방법의 효율성 비교를 위해 모형 설정을 위해 가정한 공분산이 통합자료에서도 그대로 유지될 수 있는지, 원래 자료의 값과 매칭 과정을 통해 대체된 값의 차이, 통합 자료의 분포가 원래 자료의 분포와 어느 정도 일치하는지 등의 관점에서 매칭 방법들의 장단점을 비교하였다. 사례분석 결과 조건부 독립 가정의 성립 여부와 관계없이 Moriarity의 방법과 본 연구에서 제안한 새로운 방법이 Kadane 방법에 비해 설정된 모형의 공분산을 유지한다는 것과 수용자 파일의 분포와 비슷한 분포를 복구할 수 있다는 관점에서 우수한 것으로 나타났다.
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Kim, Young Won
이과대학 (통계학과)
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