결측치 처리를 위한 Hot Deck의 재발견

• 영문명: Rediscovering of Hot Deck M ethods for Imputing M issing Data
• 발행기관: 한국전산회계학회
• 저자명: 권순창
• 간행물 정보: 『한국전산회계학회 학술대회 논문집』2012년 추계학술대회 발표집, 56~63쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 경제경영 > 회계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.11.30

국문 초록

연구자가 심혈을 기울여 설문지를 작성해도 응답자들이 일부 문항에 자의적 또는 비자의적으로 응답하지않아 발생하는 결측치를 피해 갈 수 없을 것이다. 결측치는 모수 추정의 편이를 발생시키고 표준 오차를 왜곡시켜 연구 결과의 신뢰성을 저해하는 요인이 되고 있다. 전문가조차 통계 패키지에 있는 기본 옵션으로결측치를 처리하는 실정에서 비 전문가들이 결측치를 처리하는 독자적인 방법은 생각하기 쉽지 않다. 따라서 연구의 신뢰성을 높일 수 있는 가능한 자료를 더 확보할 수 있도록 hot deck 대체 기법을 새로운시각에서 소개하였다. 이 기법은 동일한 자료 집단을 2개 이상의 하위 그룹으로 구분한 후에 적당한 값을선택해서 결측치를 대체하는 것으로, 하위 그룹의 선정이 관건이 되므로 k-NN(K-Nearest Neighbour)을 사용해서 결측치와 유사한 형태를 갖도록 그룹을 구분하였다. 또한, 단일 값 대체에 따른 불확실성을 낮출 수 있도록 2개 이상의 그룹에서 MI(Multiple Imputation) 기법을 사용하였다. k-NN을 적용한 hot deck 대체를 통해서 본 연구에서 밝혀진 하위 그룹의 수와 결측치 비율의 임계치는 그동안 연구자의 주의를 끌지 못했던 결측치의 구조와 원인에 따른 적절한 통계 처리 방법의 선택에 도움을 줄 수 있을 것이다.

목차

1. 서론

2. 결측치 구조

3. 결측치 처리법

4. 실험 및 결과 분석

5. 결론

참고문헌

키워드

Missing Data Hot Deck k-NN