로버스트 회귀모형을 이용한 노인요양등급 판정지표 연구

• 영문명: Review Index for Long-term Care Insurance Assessment Committee using Robust Regression Model
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 이성건(Seong-Keon Lee)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.18 No.3, 1281~1290쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.06.30

국문 초록

노인장기요양보험제도에서 등급판정은 2차에 걸쳐서 진행된다. 먼저 신청자의 자립도 조사결과에 의사결정나무 모형을 적용하여 판정점수(필요서비스시간)를 산출하고 이를 토대로 1차 등급을 결정한 후, 2차로 전문가들로 구성된 최종등급판정위원회에서 1차 등급의 조정하게 된다. 1차 등급판정 과정에서 통계적 모형의 특성상 일정 오류를 포함하고 있어 등급판정 결과에 대한 민원이 지속적으로 제기되므로 2차적으로 등급판정위원회를 설치하여 등급 조정을 심의하고 있다. 등급판정위원회에서 심의·판정하는 데 참고할 수 있도록 장기요양대상자의 요양필요도에 대한 이해를 돕는 다양한 심의지표를 제공하고 있으나, 심의 대상은 너무 많고 난해한 심의지표로 등급판정위원회의 기능이 축소되고 판정 편차가 발생하고 있어 개선이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 1차 판정점수에 대한 등급별 로버스트 회귀모형의 표준화 잔차를 이용하여 등급의 상향/하향에 대한 심의지표를 제시하고자 한다. 잔차가 매우 크거나 작은 대상자들은 1차 등급에서 동일인 등급자와 비교해 특이한 판정점수를 받은 것으로 간주하고 추가적인 등급변경을 고려하는 것이다. 모의실험 결과 새롭게 제시하는 지표가 등급조정에 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

Grading in long-term care insurance proceeds over two steps. First, the primary determination score (service hours) should be calculated by applying a decision tree model to the independence score of the applicant, then it could be adjusted the primary scores in the final grading committee of experts. Primary scoring system including error the nature of the statistical model got complaints about the grading results consistently. It should be considered the adjusting score by installing the final grading committee secondarily. In the committee, a wide range of indexes are provided to help the decision of adjusting the primary score. However, due to the difficulties of review indexes and trends of the deviation of grading committees, it is needed to improve the quality of review indexes. In this study, we propose a new review index to help the decision using residuals of robust regression model. Subjects whose residuals are very large or small can be considered to have been an unusual decision points compared with the same person in the primary grade rating group, so the committee adjust their scores. Simulation results show the index presenting newly can be effectively used to adjust the grading scores.

목차

1. 서론

2. 회귀분석을 이용한 판정점수의 조정

3. 모의적용

4. 결론 및 제언

References

키워드

노인요양보험 등급판정위원회 회귀모형 잔차 심의지표 long-term insurance assessment committee robust regression model review index residuals