사회과학분야의 연구에서는 연구결과에 어떤 변수가 어느 정도 영향을 미치는지 주장할 때 독립변수의 영향력을 근거로 삼는다. 여기서 영향력이란 판별예측 분석을 통해 산출된 독립변수의 계수 값이다. 선행연구들을 검토해보면 대체로 단일 알고리즘의 영향력만을 제시 하는데, 이는 알고리즘의 선택에 따라 그 영향력의 결과가 달라질 수도 있는 위험을 고려하지 않고 있다. 그러므로 여러 알고리즘을 비교 분석하여 영향력의 결과가 다른지 그렇지 않은지를 살펴보는 것을 연구목적으로 삼았다. 실제로 사용되는 데이터 5개에 통계이론 관점의 알고리즘인 ...
사회과학분야의 연구에서는 연구결과에 어떤 변수가 어느 정도 영향을 미치는지 주장할 때 독립변수의 영향력을 근거로 삼는다. 여기서 영향력이란 판별예측 분석을 통해 산출된 독립변수의 계수 값이다. 선행연구들을 검토해보면 대체로 단일 알고리즘의 영향력만을 제시 하는데, 이는 알고리즘의 선택에 따라 그 영향력의 결과가 달라질 수도 있는 위험을 고려하지 않고 있다. 그러므로 여러 알고리즘을 비교 분석하여 영향력의 결과가 다른지 그렇지 않은지를 살펴보는 것을 연구목적으로 삼았다. 실제로 사용되는 데이터 5개에 통계이론 관점의 알고리즘인 선형 판별 분석, 로지스틱 회귀 모형과 그 외 데이터 마이닝 관점의 신경망 모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트를 적용하여 영향력의 크기를 알고리즘 별로 그룹화하여 이를 순서 비교하였다. 비교방법은 순위 비교 방법인 크루스칼-왈리스를 적용하였고, 더 높은 정확성을 위해 추정한 영향력을 표준화하여 0~1사이에 정렬하였다. 분석결과를 바탕으로 각각의 알고리즘에 추정한 독립변수의 영향력 크기와 순서는 모두 다르게 나왔다. 따라서 사회과학 분야의 영향력 크기와 순위를 제시하는 연구에서 단일 알고리즘만을 사용하는 것은 적절치 않다는 결론을 내릴 수 있었다.
사회과학분야의 연구에서는 연구결과에 어떤 변수가 어느 정도 영향을 미치는지 주장할 때 독립변수의 영향력을 근거로 삼는다. 여기서 영향력이란 판별예측 분석을 통해 산출된 독립변수의 계수 값이다. 선행연구들을 검토해보면 대체로 단일 알고리즘의 영향력만을 제시 하는데, 이는 알고리즘의 선택에 따라 그 영향력의 결과가 달라질 수도 있는 위험을 고려하지 않고 있다. 그러므로 여러 알고리즘을 비교 분석하여 영향력의 결과가 다른지 그렇지 않은지를 살펴보는 것을 연구목적으로 삼았다. 실제로 사용되는 데이터 5개에 통계이론 관점의 알고리즘인 선형 판별 분석, 로지스틱 회귀 모형과 그 외 데이터 마이닝 관점의 신경망 모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트를 적용하여 영향력의 크기를 알고리즘 별로 그룹화하여 이를 순서 비교하였다. 비교방법은 순위 비교 방법인 크루스칼-왈리스를 적용하였고, 더 높은 정확성을 위해 추정한 영향력을 표준화하여 0~1사이에 정렬하였다. 분석결과를 바탕으로 각각의 알고리즘에 추정한 독립변수의 영향력 크기와 순서는 모두 다르게 나왔다. 따라서 사회과학 분야의 영향력 크기와 순위를 제시하는 연구에서 단일 알고리즘만을 사용하는 것은 적절치 않다는 결론을 내릴 수 있었다.
Research in the social sciences is based on the influence of independent variables in insisting what variable influences the research results. Influence is the coefficient of the independent variable calculated through the discriminant prediction analysis. Reviewing Precedent studies suggests, in ge...
Research in the social sciences is based on the influence of independent variables in insisting what variable influences the research results. Influence is the coefficient of the independent variable calculated through the discriminant prediction analysis. Reviewing Precedent studies suggests, in general, only the influence of a single algorithm which does not take into account the risk that the result of that influence may vary with the choice of algorithm. Therefore, the purpose of the study was to compare the results of various algorithms. We apply the linear discriminant analysis, logistic regression model analysis, neural network model, support vector machine, and random forest algorithm to actual data. And the size of influence is grouped by algorithm and compared in order. As a comparison method, Kruskal-Wallis, a ranking comparison method, was applied. For higher accuracy, estimated influences were standardized and ranged from 0 to 1. Based on the analysis results, the influence size and ranking of the independent variables estimation each algorithm are different. Therefore, it can be concluded that it is not appropriate to use only a single algorithm in the research that suggests the size and ranking of influence in social science field.
Research in the social sciences is based on the influence of independent variables in insisting what variable influences the research results. Influence is the coefficient of the independent variable calculated through the discriminant prediction analysis. Reviewing Precedent studies suggests, in general, only the influence of a single algorithm which does not take into account the risk that the result of that influence may vary with the choice of algorithm. Therefore, the purpose of the study was to compare the results of various algorithms. We apply the linear discriminant analysis, logistic regression model analysis, neural network model, support vector machine, and random forest algorithm to actual data. And the size of influence is grouped by algorithm and compared in order. As a comparison method, Kruskal-Wallis, a ranking comparison method, was applied. For higher accuracy, estimated influences were standardized and ranged from 0 to 1. Based on the analysis results, the influence size and ranking of the independent variables estimation each algorithm are different. Therefore, it can be concluded that it is not appropriate to use only a single algorithm in the research that suggests the size and ranking of influence in social science field.
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