[논문]한국청소년패널조사(KYPS) 가중치 부여 방법 연구: 중학교 2학년 패널의 경우

박민규; 이경상; 박현수; 강현철

한국청소년패널조사(KYPS) 가중치 부여 방법 연구: 중학교 2학년 패널의 경우
A Study on the Construction of Weights for KYPS 원문보기

조사연구 = Survey research, v.12 no.3, 2011년, pp.173 - 186

박민규 (고려대학교 통계학과) , 이경상 (한국청소년정책연구원) , 박현수 (충북대학교 사회학과) , 강현철 (호서대학교 정보통계학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 2003년 시작된 한국청소년패널조사 중학교 2학년 패널자료 분석을 위해 필수적인 각 연도별 횡단면, 종단면 가중치 산출방안을 소개하고 있다. 패널 모집 당시 추출된 표본이 대표하는 모집단의 종단면적 변화 분석을 위한 종단면 가중치는 로지스틱 회귀분석을 이용한 무응답 보정과 사후 층화를 통해 산출되었으며, 조사 연도의 표본 대응 모집단 분석을 위해 필수적인 횡단면 가중치는 전년도 대비 응답률과 사후 층화를 통해 산출되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

We introduced the methodologies used to construct the longitudinal weights and cross-sectional weight that are required for the analysis of Korea Youth Panel Survey. To analyze the longitudinal dynamic change of the population, we derived the longitudinal weight through nonresponse adjustment based on logistic regression and post-stratification. Cross-sectional weights that are necessary to produce an asymptotically unbiased estimator of the population parameter were constructed through simple nonresponse adjustment based on overall response rate and post-stratification.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 한국청소년패널조사 데이터의 분석을 위해 필수적인 횡단면 및 종단면 가중치 산출과정을 소개하였다. 조사 데이터를 이용한 각 조사 연차별 횡단면 통계작성을 위해서는 산출된 횡단면 가중치가 사용되어야 하며, 시계열 분석과 같은 종단면 분석을 위해서는 종단면 가중치가 사용되어야 할 것이다.
패널자료의 분석을 위해서는 각 조사 시점별 횡단면 분석과 또한 조사 시점까지의 종단면 분석을 위한 횡, 종단면 가중치의 산출이 필수적이다. 본 연구에서는 이용한 한국 청소년패널조사 데이터의 분석을 위해 제공된 횡, 종단면 가중치의 산출과정을 원년도 가중치와 3차년도 종단면 가중치 산출내용을 중심으로 설명하고자 한다. 가중치 산출을 위해서는 기본적으로 로지스틱 회귀분석과 사후층화 방법이 사용되었으며 이에 대한 전반적인 내용은 Groves et al.

제안 방법

응답자 그룹과 무응답자 그룹 간의 차이를 20여개의 각 변수별로 분석하기 위해 근사 X^2-검정을 시행하였다. 각 범주별 빈도수가 적어서 X^2-검정의 결과를 신뢰할 수 없는 경우 빈도수가 적은 범주를 묶은 후에 검정을 실시하였다. <표 6>은 ‘학생의 부모님은 학생이 어느 단계까지 학교를 다니기를 바라십니까?’라는 변수에 대한 X^2-검정의 결과를 제시한 것이다.
각차년도의 조사에서 전입/전출, 전학 등으로 이동이 있는 경우에도 해당 학생은 표본으로 계속 유지되어 조사되었으며, s(=2, ^…, 6)차년도의 조사에서 이전 무응답에 대한 원인 등을 파악하기 위한 별도의 추적조사가 실시되지는 않았다. 각 연도별 종단면 가중치 산출방법은 동일함으로 본 논문에서는 3차년도의 예를 들어 s차년도 종단면 가중치의 산출 과정을 설명하였다.
그 다음으로 여러 설명변수들의 동시적 예측력을 반영하며 동시에 최대우도 추정량의 유일성을 살피기 위하여 로지스틱 회귀모형의 변수선택 방법을 고려하였다. 변수선택을 위한 방법으로 각 변수들의 추가 또는 제거 후 모형의 설명력에 대한 Wald의 적합도 검정을 바탕으로 한 단계적 방법(stepwise method)을 사용하였다(유의수준=0.
표본추출을 위해서 각 지역별 그리고 각 중학교의 학생 수를 감안한 표본추출 방안이 고려되었으나 중학생들의 인구학적 변인별 분포 특별히 성별, 지역별 모집단 분포가 표본추출과정에서 반영되지 않았다. 그러나 실제 조사가 이루어진 관심 변수들이 이러한 인구학적 변인들과 밀접한 관계가 있음으로 인하여, 1차년도 최종 가중치 산출을 위해서 성과 지역 변수의 모집단 분포를 이용한 사후층화가 이루어졌다. 사후층화를 통해 산출된 사후층 p에 속한 중학생의 최종 가중치는 다음과 같이 표현된다.
다음으로 횡단면 가중치 산출과정과 마찬가지로 모집단 변화를 반영하기 위하여 사후 층화를 통한 종단면 최종가중치가 산출되었다. 산출된 종단면 최종 가중치는 다음과 같다.
구체적으로 t 차년도 횡단면 가중치는 다음과 같은 절차를 수행하여 계산되었다. 먼저 기본 가중치는 표본탈락률을 보정하기 위하여 전년도 대비 응답률의 역수를 전년도 횡단면 가중치에 곱하여 계산되었다. 즉,
또한 시간이 지남에 따라 종단면 가중치 산출을 위한 표본 감소 비율에 비하여 횡단면 가중치를 산출해야 하는 대상 관측치의 감소 비율 역시 낮게 나타나고 있다. 이러한 사항들을 고려하여 횡단면 가중치 산출을 위한 무응답 보정은 각 조사 시점별 응답률을 이용하여 일괄적으로 처리 후 사후층화를 통한 각 사후층별 보정을 실시하는 방법을 이용하였다. 구체적으로 t 차년도 횡단면 가중치는 다음과 같은 절차를 수행하여 계산되었다.
이를 위해 2003년 기준 전국 중학교 2학년 청소년들 중 대표성 있게 표집된 3,449명의 청소년들 및 부모들(2003년 조사 시작～2008년까지 추적조사)과 2004년 기준 전국 초등학교 4학년 청소년들 중 대표성 있게 표집된 2,844명의 청소년들 및 부모들(2004년 조사 시작～2008년까지 추적조사)을 대상으로 하여 진로, 일탈, 여가 등의 생활실태에 대해 전망적 패널조사(prospective panel survey)의 방법으로 동일표본을 반복적으로 추적·조사하여 종단적 패널 데이터를 구축하고자 하였다.
이를 위해 3차년도의 응답여부 변수를 응답의 경우 ‘1’ 그리고 무응답의 경우 ‘0’을 갖는 이항변수로 정의하고 로지스틱 회귀모형을 이용한 응답확률 예측방법을 적용하였다.
그러나 횡단면 자료와는 달리 종단면 가중치가 부여되는 대상들의 가중치 부여 시점까지의 응답 구조가 단조 성격을 나타내기 때문에 응답확률 보정을 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용한 응답확률 예측값이 사용되었다. 즉 3차년도 의 경우, 각 학생이 2차년도에 응답하였다는 조건하에서 3차년도에 응답할 조건부 확률에 대한 로지스틱 회귀모형을 적합하고 이 결과를 통해 산출되는 응답확률(propensity score)을 가중치 보정을 위해 사용하였다. 이를 위해 3차년도의 응답여부 변수를 응답의 경우 ‘1’ 그리고 무응답의 경우 ‘0’을 갖는 이항변수로 정의하고 로지스틱 회귀모형을 이용한 응답확률 예측방법을 적용하였다.

대상 데이터

종단면 분석을 위해 산출되는 s차년도 종단면 가중치는 분석을 위한 대상인 1, 2, …, s-1, s차년도에 모두 응답한 학생들만을 대상으로 계산되었다(s=2, 3, …, 6).

데이터처리

종단면 가중치 산출 역시 횡단면 가중치 산출과정과 마찬가지로 2단계에 의하여 계산되어진다. 그러나 횡단면 자료와는 달리 종단면 가중치가 부여되는 대상들의 가중치 부여 시점까지의 응답 구조가 단조 성격을 나타내기 때문에 응답확률 보정을 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용한 응답확률 예측값이 사용되었다. 즉 3차년도 의 경우, 각 학생이 2차년도에 응답하였다는 조건하에서 3차년도에 응답할 조건부 확률에 대한 로지스틱 회귀모형을 적합하고 이 결과를 통해 산출되는 응답확률(propensity score)을 가중치 보정을 위해 사용하였다.
로지스틱 회귀모형의 적합에 앞서 주요 설명변수의 응답률 예측에 대한 효율성을 알아보기 위하여 먼저 각 설명변수에 대하여 3차년도 응답자와 무응답자 간의 차이를 비교하는 것이 필요하다. 응답자 그룹과 무응답자 그룹 간의 차이를 20여개의 각 변수별로 분석하기 위해 근사 X^2-검정을 시행하였다. 각 범주별 빈도수가 적어서 X^2-검정의 결과를 신뢰할 수 없는 경우 빈도수가 적은 범주를 묶은 후에 검정을 실시하였다.

이론/모형

1차 추출단위인 중학교 추출을 위한 표집틀로는 2003년 4월 1일 기준 교육통계연보가 사용되었으며 표집틀로부터의 중학교 추출을 위해서는 각 중학교의 2학년 학생 수를 크기(size) 변수로 사용한 확률비례추출법(probability proportional to size: PPS)이 사용되었다. 단 실사가 불가능한 도서지역과 중학교 2학년 학급당 평균 학생 수가 20명 미만인 중학교는 표집틀로부터 제외되었다.
그 다음으로 여러 설명변수들의 동시적 예측력을 반영하며 동시에 최대우도 추정량의 유일성을 살피기 위하여 로지스틱 회귀모형의 변수선택 방법을 고려하였다. 변수선택을 위한 방법으로 각 변수들의 추가 또는 제거 후 모형의 설명력에 대한 Wald의 적합도 검정을 바탕으로 한 단계적 방법(stepwise method)을 사용하였다(유의수준=0.15). <표 7>과 <표 8>은 변수선택 과정을 통해 선택된 변수들과 로지스틱 회귀분석의 결과를 보여주고 있다.
한국청소년패널조사를 위한 1차년도 표본추출을 위해서 층화 2단계 집락추출법이 사용되었다. 각 중학교의 층화를 위해서는 12개(7개 광역시, 경기도, 강원도, 충청도, 전라도, 경상도)의 지역 층이 사용되었으며 1차 및 2차 추출단위로는 각각 중학교와 중학교 내의 학급이 고려되었다.

성능/효과

2, …, 6차년도 각각의 데이터에 대하여 동일한 절차의 분석이 수행되었으며, 차년도별로 약간의 변화가 있기는 하였으나 대체로 에 제시된 변수들이 주로 선택되었다.
결론적으로 가중치 부여 이후의 지역별 · 성별 중학교 2학년 학생 수 추정량의 분포가 모집단 분포와 동일하게 되도록 조정되어 있다.
4%)의 역수를 1차년도 횡단면 가중치에 곱하여 계산되었다. 결론적으로 각 학생에 대한 2차년도의 횡단면 기본 가중치는 해당 학생의 1차년도 횡단면 가중치의 약 1.08(= 1/0.924)배가 된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	한국청소년패널조사는 어떤 목적에서 시작되었나요?	한국청소년패널조사(KYPS: Korea Youth Panel Survey)는 2003년 청년실업의 여파, 교실붕괴와 학업중단의 증가 및 일탈행위 등으로 인해 밝은 미래를 설계하는 데 많은 어려움을 겪고 있는 우리 청소년들에게 적절한 사회문화적 지원을 제시하고자 잠재적 직업 선택, 향후 진로설정 및 준비, 일탈행위, 여가참여 등의 횡단적 실태 및 종단적 변화양상 및 그 원인에 대해 파악하고자 하는 목적에서 시작되었다(이경상 · 안선영 2009; 한국 청소년정책연구원 2009).
	지나치게 크거나 작은 가중치가 산출될 경우 발생하는 문제 경우 어떤 방안과 기법을 고려할 수 있나요?	지나치게 크거나 작은 가중치가 산출될 경우, 이를 이용한 통계량의 분산이 커지게 되어 추정량의 통계적 정도가 떨어지는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 경우, 로지스틱 분석 시 설명변수의 수나 사후층의 수를 줄이는 방안과 가중치의 상  하한값을 제한하는 calibration 기법을 고려할 수 있다.
	각 조사 연차별 횡단면 통계작성을 위해서는 무엇이 사용되어야 하며, 종단면 분석위해서는 무엇이 사용되어야 하나요?	본 논문에서는 한국청소년패널조사 데이터의 분석을 위해 필수적인 횡단면 및 종단면 가중치 산출과정을 소개하였다. 조사 데이터를 이용한 각 조사 연차별 횡단면 통계작성을 위해서는 산출된 횡단면 가중치가 사용되어야 하며, 시계열 분석과 같은 종단면 분석을 위해서는 종단면 가중치가 사용되어야 할 것이다. 종단면 가중치의 경우, 시간이 경과함에 따라 패널 마모 비율이 높아질 수 있으며 이로 인하여 가중치의 변동이 커지게 된다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증