초록
SP 순위자료는 모든 선택 가능한 대안을 일괄적으로 제시하고 응답자에게 대안을 선호 순서대로 평가하게 하는 방법으로, 표현되는 순위는 선택대안 효용의 크기 순서를 의미한다. 그러나 순위자료는 선택대안이 많은 경우 응답자가 제시하는 순위가 낮을수록, 혹은 하위 순위부터 응답자가 적는 경우는 고려하는 경우 순위가 높을수록 순위자료의 신뢰성은 떨어진다. 본 논문의 목적은 SP 순위자료를 이용하여 SP 순위모형을 추정하는 방법론에 대해서 살표보고 각 순위별 자료가 갖고 있는 신뢰성을 분석하고 이를 극복하는 방법론을 제시하는데 있다. 이를 위해 화물운송수단 SP 순위자료를 활용하여 기존 순위확장(exploded logit) 모형이 내재하는 가정, 즉 각 순위별 자료의 오차는 동일하고 독립적인 선택자료로 변환할 수 있다는 가정을 검증하고 순위가 내려갈수록, 혹은 올라갈수록 각 순위자료가 갖는 오차의 정도를 반영하여 이를 극복할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한, 순위자료를 단순 선택자료로 확장시키는 경우 몇순위까지 확장시키는 것이 타당한가를 실증적으로 제시한다. 분석결과, SP 순위자료에서는 순위가 낮아지면서 상이한 오차 및 의사결정 행태가 존재해 순위자료를 독립적인 선택자료로 단순 확장하여 순위로짓보형으로 단순 추정하면 편의가 발생할 수 있음을 보여주었다. 또한 본 연구의 사례 분석 결과 2순위까지만 단순 독립적인 선택 자료로 확장이 가능하며, 2순위를 초과하면서 선호자료를 독립적인 선택자료로 단순 확장하는 것은 순위자료를 추정하는 데 있어 편의를 발생시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 특정 사례에 대해서 분석된 결과이지만 적용된 방법론은 일반적인 방법론으로써 SP 순위자료의 신뢰성을 제고시키는 분석 방법론에 대한 일조할 것으로 기대한다.
In ranking data, respondents are required to rank a number of alternatives in order of their preferences and an exploded logit model is generally used. It assumes that each rank contains the same amount of random noise. This study investigates the reliability of ranking data and identifies whether there are different decision rules at each rank stage. The results show that there were differences in the amount of unexplained variation in different ranking stage. A single scaling parameter could not explain the difference of variations of individual coefficients between two ranking data average difference of variations. This paper also investigated the optimal explosion depth in the exploded logit model by using the suggested scaling approach. The scaling approach should be based on particular variables which have different variances rather than based on the whole data set. The empirical analysis show that an explosion depth of 2 is appropriate after scaling the second rank data set, while an explosion including the third rank is inappropriate even though the third rank data set is scaled.
