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자기기입 조사자료에 대한 히핑 현상 보정 방안 연구
A Probablistic Imputation Approach for Handling Heaping in the Self-reported Survey Data
초록
자기응답으로 조사된 자료에서 주제에 대한 민감성, 기억에 의한 오류 등으로 인하여 참값과 측정값간의 오차가 발생한다. 이러한 오차 중 반올림된 응답값 혹은 0 또는 5와 같은 선호하는 자리수에 응답값이 집중되는 경우를 히핑(heaping)현상이라고 한다. 이러한 히핑 현상은 우연히 발생할수도 있으나 무작위로 발생하지 않는 경우 히핑 자료를 사용하여 통계분석을 한다면 편향된 분석결과를 도출할 수 있다. 이 논문에서는 히핑으로 인한 측정오차를 보정하기 위한 확률적 대체방법을 제안하였다. 제안한 방법을 1차 년도 한국복지패널조사 자료의 경상소득 변수에 적용한결과, 보정 후의 값들의 산포가 전체적으로 줄어들었으며 조사된 응답값과의 차이도 일정 구간에속하였다. 본 연구결과를 바탕으로 조사자료의 측정오차를 보정할 수 있는 방법을 다양하게 모색할 수 있을 것이다.
키워드
Imutation approach; Heaped data; Measurement error model; 측정오차 모형; 히핑; 결측값 대체
- 제목
- 자기기입 조사자료에 대한 히핑 현상 보정 방안 연구
- 제목 (타언어)
- A Probablistic Imputation Approach for Handling Heaping in the Self-reported Survey Data
- 저자
- 박승환
- 발행일
- 2022-12
- 유형
- Y
- 저널명
- 통계연구
- 권
- 27
- 호
- 4
- 페이지
- 30 ~ 46