• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권1호
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• pp.169-186
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• 2009

본 연구는 사회조사에서 무응답으로 인한 편향을 축소하는 방안으로 성향점수를 이용하는 방법과 사례를 설명하기 위해서 성향점수 방법의 이론적인 개념과 배경을 정리하였다. 또한 성향점수 방법을 처음으로 적용한 역학적인 관찰연구에서 성향점수 모형의 정의와 이론적 배경을 살펴보았고 추정에서 편향의 축소방법으로 이용되는 가지 성향점수 방법을 정리하였다. 성향점수로 짝짓기는 통제그룹의 데이터가 상대적으로 많을 경우에 이용되고 부차분류법은 통제그룹의 모든 데이터를 이용할 수 있으며 회귀모형을 이용한 보정은 다중공변량에서도 사용할 수 있을 뿐만 아니라 각 관찰단위에 성향점수 값을 산출하여 사용할 수 있는 특징이 있다. 그리고 사회여론조사에서 항목무응답으로 인한 편향을 축소하는 데 성향점수 가중법을 적용하는 절차를 제안하고 기존의 데이터를 이용하여 실제 적용에 대한 가능성을 검토하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제19권3호
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• pp.367-388
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• 2013

본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 통해 구현된 위험 운전상황에서 운전자의 문화성향(개인주의 문화성향과 집단주의 문화성향)에 따른 귀인양식(상대운전자의 운전태도를 포함한 성향 귀인 또는 도로여건 등을 포함한 상황귀인)에서의 차이를 비교하였다. 실험참가자들의 문화성향은 Singelis 등(1995)의 문화성향 척도를 사용하여 분류하였고, 위험 운전상황은 상대운전자에 의한 갑작스러운 끼어들기와 급정거 상황으로 나누어 제시하되, 각각의 위험 운전상황은 상대운전자의 의도가 분명히 드러나는 조건과 도로여건 등과 같은 상황변인이 강조되는 방식으로 시나리오 조건을 다시 구분하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 살펴보면 '급정거: 상황강조' 시나리오 조건을 제외한 모든 시나리오 조건에서 실험참가자들의 귀인점수는 상황귀인 점수보다는 성향귀인 점수가 더 높았다. 둘째, 실험참가자들의 문화성향을 동시에 고려할 경우 문화성향의 유형에 따라 매우 상이한 결과를 보였다. 즉, '끼어들기: 성향강조' 시나리오 조건을 제외한 모든 시나리오 조건들에서 개인주의 문화성향 집단의 경우에는 시나리오 유형과 상관없이 상대운전자의 성향요인으로 귀인하는 경향이 강했던 반면, 집단주의 문화성향의 집단의 경우 상황요인에 대한 귀인점수가 높아져 성향귀인 점수와 상황귀인 점수 사이에서의 차이가 감소하였다. 본 연구의 시사점과 추후의 연구주제 및 연구방법에 대해 논의하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.91-100
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• 2016

성향점수 매칭이란 선택편의가 존재 할 수 있는 두 집단의 데이터를 성향 점수로 매칭하여 비슷한 성향을 갖는 데이터를 추출하는 방법이다. 본 논문은 그 중 하나인 퍼지 매칭 방법을 제시하였다. 성향 점수를 만들기 위해 통제변수를 선정하는 방법과 로지스틱 회귀분석을 통하여 성향 점수를 구하는 방법을 제시하였으며, 이 점수로 퍼지 매칭을 통해 성향이 비슷한 실험 집단과 통제 집단을 추출할 수 있었다. 본 논문에서는 허용오차 범위를 달리하여 분포도와 표준화 차이를 통해 두 집단이 동일한 집단임을 증명했으며, 허용오차 범위 점수가 작아질수록 선택되어 지는 케이스 수도 작아지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제32권2호
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• pp.1-21
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• 2024

정책효과를 분석하는데 있어 가장 중요한 이슈 중 하나는 선택편의(selection bias)를 통제하는데 있다. 효율적으로 선택편의를 통제하기 위하여 성향점수 매칭을 통한 이중차분분석(PSM-DID)기법이 널리 사용되어오고 있으나, 이는 수혜집단과 비수혜집단에 포함된 표본들이 집단에 따라 동질적인 정책효과를 지닌다는 과감한 가정을 필요로 한다. 본 연구는 수혜집단 내에서 이질적으로 나타나는 정책효과를 추정해보고자 성향점수 분위에 따라 수혜집단과 비수혜집단을 매칭하여 정책수혜여부에 따른 매출성장효과를 분석하였다. 이를 위하여 2020년 수행된 소재부품장비 R&D지원사업에 참여한 239개 중소기업을 수혜집단으로 선정하였으며, 이들 기업의 성향점수를 산출한 뒤 8개 분위로 나누어 비수혜집단과 성향점수 매칭을 수행하였다. 이후 분위별 이중차분분석을 통해 정책지원으로 인한 매출성장률을 산출하였다. 그 결과 가장 낮은 분위의 집단에서 가장 큰 정책효과가 관찰되었으며, 3개년 매출 성장률과 특허출원건수가 높은 기업집단들이 탁월한 정책효과를 누린 것으로 나타났다. 연구의 결과는 성향점수 분위에 따른 이질적 정책효과 분석기법이 산업정책기획을 위한 수혜기업의 선정기준, 지원범위 등을 조정하는데 효과적으로 사용될 수 있음을 시사한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제10권3호
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• pp.21-36
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• 2009

본 연구에서는 선거여론조사에서 좀더 많은 젊은 유권자를 접촉하기 위해서 인터넷조사의 적용 가능성을 제시하고자 한다. 2007년 대선여론조사에서 수집한 인구통계학 변수와 공변량 변수를 이용하여 성향점수모형을 추정하였다. 인터넷조사에서 투표성향을 전화조사의 것과 같이 보정하기 위해서 추정한 성향점수모형을 사용하였다. 실제로 인터넷조사 데이터에 성향점수 가중치를 적용함으로써 전화조사의 추정치에 근접하게 됨을 보였다. 성향가중모형을 인터넷조사의 데이터에 적용하여 인터넷조사데이터만으로 전화조사와 유사한 추정치를 얻을 수 있음을 예시함으로써 선거여론조사에서 전화조사의 대안적인 조사방법으로 인터넷조사의 활용가능성을 실제 조사데이터로 입증하였다는 데 그 의의가 있다.

• Child Health Nursing Research
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• 제20권4호
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• pp.294-303
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• 2014

목적 본 연구의 목적은 간호대학생의 비판적 사고성향과 문제해결과정 정도 및 시뮬레이션 기반 임상수행능력 평가 점수와의 상관관계를 파악하는 데에 있다. 방법 본 연구의 대상자는 일 간호대학 3학년 학생 214명으로 대상자의 비판적 사고성향과 문제해결과정 정도 및 시뮬레이션 기반 임상수행능력 평가 점수와의 관계를 파악하였다. 비판적 사고성향은 Yoon (2008)이 개발한 5점 척도의 도구를 사용하여 측정하였고, 문제해결과정 정도는 Lee 등(2008)가 개발한 5점 척도의 문제해결과정 측정도구, 시뮬레이션 기반 임상수행능력 평가는 연구자가 개발한 체크리스트를 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS WIN 18.0 프로그램을 이용하여 기술통계, Pearson's correlation coefficients를 이용하여 분석하였다. 결과 간호대학생의 비판적 사고성향 정도는 $3.76{\pm}0.46$ (점수범위 1-5점), 문제해결과정 정도는 $3.67{\pm}0.47$ (점수범위 1-5점)으로 중간 이상의 점수를 보였다. 시뮬레이션 기반 임상수행능력 평가 점수는 비판적 사고 성향이 평균점수(3.67점) 이상으로 높은 간호대학생에게서 유의하게 높게 나타난 반면, 문제해결과정 정도와의 유의한 상관관계는 없는 것으로 조사되었다. 비판적 사고성향은 시뮬레이션 기반 임상수행능력 평가의 하부 영역 중 간호사정 영역에서 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구는 시뮬레이션 기반 학습은 간호학생들의 비판적 사고성향이 기반이 되어야 하며 비판적 사고 성향정도는 복합적인 상황에서 대상자의 상태를 파악하는 간호사정에서 긍정적 영향을 미친다는 근거를 제시하였다. 그러므로 간호대학생의 비판적 사고함양을 위한 지속적인 교육이 필요하다. 또한 시뮬레이션 기반 학습은 학습자의 이러한 강점과 약점을 고려하여 시뮬레이션 평가 전 단계에서 충분한 학습의 기회를 제공함으로써 질적으로 우수한 간호사에 대한 요구가 증대되는 현 시점에 효과적인 대응책이 될 수 있을 것이다.

• 영재교육연구
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• 제24권6호
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• pp.961-974
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• 2014

본 연구에서는 과학영재(n=159)를 대상으로 뇌 활용 성향과 과학 창의적 문제해결력 간의 관계를 분석하였다. 뇌 활용 성향은 좌상뇌, 좌하뇌, 우하뇌, 우상뇌로 구분되었으며, 과학 창의적 문제해결력은 타당성, 과학성, 정교성, 독창성, 유창성의 하부점수로 구분이 되었다. 분석 결과 과학영재집단은 네 가지의 뇌 유형 중에서 좌상뇌의 점수가 가장 높고 빈도수도 높게 나타나 좌상뇌의 특성인 분석적이고 비판적인 사고를 하는 성향이 강하다는 것을 알 수 있었다. 과학 창의적 문제해결력 점수에 따라 상위 집단과 하위 집단으로 구분하여 두 집단 간에 뇌 활용 성향 점수의 차이를 분석한 결과, 유창성 점수가 더 높은 집단이 낮은 집단에 비해서 우 상뇌의 활용 점수가 높게 나타났다(p<0.05). 뇌 활용 성향과 과학 창의적 문제해결력 간의 상관도를 분석한 결과, 우상뇌 활용 성향과 유창성 및 독창성 점수 간에 통계적으로 유의미한 상관도를 보였다(p<0.05). 이러한 결과는 상상력이 풍부하고 도전적인 우상뇌의 활용 성향이 과학 창의적 문제해결에 있어 많은 아이이어와 독창적인 아이디어를 만들어내는데 관련이 있음을 시사한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.127-133
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• 2016

본 논문의 목적은 MBTI를 이용한 투자자의 성격유형에 따른 인지적 행동적 투자성향을 알아보는 것이다. 총 400명의 설문 참여인원으로부터 MBTI, 인지적 투자성향, 행동적 투자성향 설문지를 수집하여 분석하였다. 분석결과 인지적 행동적 투자성향의 점수는 모두 I(Introversion, 내향형), N(Intuition, 직관형), T형(Thinking, 사고형)의 성격유형이 각각 E(Extroversion, 외향형), S(Sensing, 감각형), F형(Feeling, 감정형)보다 통계적으로 유의하게 안정성을 중시하는 투자성향을 보이고 있으며, J(Judging, 판단형)와 P형(Perceiving, 인식형)의 구분에서는 유의한 차이가 나타나지 않고 있다. 성격유형의 조합에 있어 ISF형이 가장 안정적인 투자성향을 보이고 있으며, 반대로 ENF형이 가장 공격적인 투자성향을 나타내고 있다. 또한, 인지적 투자성향의 점수와 행동적 투자성향의 점수의 상관관계가 0.86로 나타나고 있다. 본 연구결과는 투자회사 및 은행권에서 투자자의 성격유형에 따라 투자상품을 추천하는 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.187-198
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• 2011

그동안 어린이 교통안전 관련 자료 및 정책수립은 교통사고 발생 후 교통사고 건수 및 발생현황 중심으로 이루어져 왔으나 개별 어린이의 교통사고 노출 가능성 정도를 미리 진단함으로써 전체 어린이 가운데 위험정도가 높은 어린이들을 분류하여 이들에 대한 교통사고 예방교육에 주의를 기울일 필요가 있다. 이에 어린이의 교통안전행동을 측정함으로써 위험에 노출될 가능성 정도를 미리 파악할 수 있는 측정도구를 개발하는데 연구의 목적을 두고 있다. 예비검사용 문항(259문항)으로 서울시와 광역시 소재 초등학교 2곳을 임의 선정하여 총 600명을 대상으로 예비검사를 실시하였으며, 본검사는 약 3,500명을 대상으로 저학년은 53문항을, 고학년은 72문항을 사용하여 실시하였다. 연구결과 저학년용은 4개요인(행동통제부족성향, 공격성향, 자기 조절성향, 충동성향)으로 44문항을 추출하였고, 고학년용은 4개요인(행동통제부족성향, 우울성향, 자극추구성향, 공격성향)으로 69문항을 추출하였다. 교통안전행동에 문제를 지닌 학생과 문제를 가지지 않은 학생을 구분하기 위한 기준점수 산출시 남녀간 성별 차이를 고려하였다. 이로써 산출된 저학년용의 남자 어린이 기준점수는 63점, 여자 어린이 기준점수는 50점이다. 그리고 고학년용 남자 어린이 기준점수는 110점, 여자 어린이 기준점수는 99점이다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.453-462
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• 2017

성향점수 매칭은 관찰연구에서 처리효과 추정 시 혼란변수에 의한 편의를 줄이기 위해 자주 사용되는 방법이다. 매칭을 위해 처리군에 대응되는 대조군 선정 시 처리군의 일부가 탈락되는 경우가 발생할 수 있는데, 이로 인해 편의가 발생할 수 있다. 최근, Austin (2017)의 연구에서 이중 성향점수 보정(double propensity score adjustment)방법을 사용하는 것이 이에 대한 해결책이 될 수 있음을 제시하였다. 하지만, 처리효과 추정치의 표준오차는 이론적 추정치가 제시되지 않아 추정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이중 성향점수 보정 방법을 이용한 처리효과 추정치의 표준오차 추정을 위하여 두 가지 붓스트랩 방법을 제안한다. 첫 번째는 원 자료에서 성향점수 매칭 후 매칭 된 표본에서 붓스트랩 표본을 얻는 방법(simple 붓스트랩)이고, 두 번째는 원 자료에서 붓스트랩을 먼저 시행하고 각 붓 스트랩 표본에서 성향점수 매칭을 하는 방법(complex 붓스트랩)이다. 두 방법의 성능을 비교하기 위하여 다양한 상황을 가정하여 모의실험을 시행한 결과 complex 붓스트랩 방법이 경험적 표준오차와 더 가까운 값으로 추정함을 알 수 있었다. 95% 신뢰구간의 포함확률도 complex 방법을 사용했을 때 0.95에 훨씬 가까웠다. 실제 자료에 적용하였을 때에도 simple 방법은 complex 방법에 비해 표준오차를 작게 추정하였다.