• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1263-1272
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• 2014

경시적 범주형자료 (longitudinal categorical data)는 의학, 보건학, 그리고 사회과학에서 많이 발생하는 자료이다. 이러한 자료는 반복측정으로 인한 결과치들의 상관관계를 설명하면서 공변량의 효과를 설명해야 한다. 이 논문에서 모집단에 대한 공변량의 효과를 추정하면서 우도함수에 기초한 모형인 주변화 변량효과모형 (marginalized random effects model)을 소개하고, 그 모형의 어떻게 발전했는지를 고찰한다. 그리고 실제 자료를 이용하여 제시된 모형을 설명한다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.703-724
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• 2022

다변량 경시적 자료 분석은 반복 측정된 자료에 존재하는 상관관계를 올바르게 추정하면서 자료를 분석해야 한다. 경시적 연구에서는 다변량 경시적 자료가 주로 생성되지만, 기존 통계적 모형은 대부분 단변량으로 분석되어 다변량 경시적 자료에 존재하는 복잡한 상관관계를 제대로 설명하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 상관관계를 설명하기 위해 공분산 행렬을 모형화하는 다양한 방법에 대해 고찰한다. 그 중 수정된 콜레스키 분해, 수정된 콜레스키 블록분해와 초구분해를 살펴본다. 그리고 일반화 자기회귀모수 행렬이 가지는 희박성 문제를 해결하기 위해 베이지안 방법을 이용하여 청소년 패널 데이터를 분석한다. 청소년 패널 데이터는 다변량 경시적 자료이며, 반응 변수로는 학교 적응도, 학업 성취도, 휴대전화 의존도를 고려한다. 자기 상관 구조와 혁신 표준 편차 구조를 달리 가정하여 여러 모형을 비교한다. 가장 적합한 모형에 대해 학교 적응도와 학업 성취도에 대해 모든 설명 변수가 유의미하며, 휴대전화 의존도가 반응 변수일 때 사교육 시간을 제외한 모든 설명 변수가 유의미한 것으로 나타난다.

• Genomics & Informatics
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• 제20권1호
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• pp.8.1-8.14
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• 2022

Despite the success of recent genome-wide association studies investigating longitudinal traits, a large fraction of overall heritability remains unexplained. This suggests that some of the missing heritability may be accounted for by gene-gene and gene-time/environment interactions. In this paper, we develop a Bayesian variable selection method for longitudinal genetic data based on mixed models. The method jointly models the main effects and interactions of all candidate genetic variants and non-genetic factors and has higher statistical power than previous approaches. To account for the within-subject dependence structure, we propose a grid-based approach that models only one fixed-dimensional covariance matrix, which is thus applicable to data where subjects have different numbers of time points. We provide the theoretical basis of our Bayesian method and then illustrate its performance using data from the 1000 Genome Project with various simulation settings. Several simulation studies show that our multivariate method increases the statistical power compared to the corresponding univariate method and can detect gene-time/ environment interactions well. We further evaluate our method with different numbers of individuals, variants, and causal variants, as well as different trait-heritability, and conclude that our method performs reasonably well with various simulation settings.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.77-85
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• 2020

본 연구는 학생들의 성장에 따른 미디어 교육 활용 특성 종단적 변화를 알아보고자 하였다. 이를 위해 미디어의 교육적 활용 특성을 학습이용, 정보이용, 그리고 게임이용으로 구분하였다. 잠재성장모형을 적용하여 학습이용, 정보이용, 게임이용의 종단적 변화를 탐색하였다. 이후 3가지 미디어 교육적 활용 특성의 종단적 변화에서 성별 차이를 검증하였다. 한국청소년패널조사(KYPS)의 중등2패널을 활용하여 4년간 반복 추적 조사한 3,499명의 데이터를 분석하였다. 연구결과 (a) 학년이 증감함으로써 미디어의 학습이용과 정보이용의 변화율은 증가하는 경향을 나타내었다. (b) 여학생의 미디어 학습이용과 정보이용의 초기치와 변화율이 높은 것으로 나타났다. (c) 학년이 증가함으로써 미디어의 게임이용은 변화율이 감소하는 것으로 나타났다. (d) 미디어 게임이용에서는 초기치에는 남학생이 여학생보다 높은 것으로 나타났으나, 변화율에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.137-144
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• 2019

본 연구는 디지털미디어 서비스를 제공하는 플랫폼 사업자들의 콘텐츠 공급과 이용의 다양성을 장기간에 걸친 종단적 데이터로 측정하고 그 함의를 논의하기 위한 연구이다. 유료방송 사업자의 승인 및 재허가에 있어 방송의 공공성, 공익성을 평가하는 항목으로 다양성 지표에 대한 측정시도가 있었으나 주로 횡단적인 공급측면의 다양성 측정 방법론에 그치고 있다. 따라서 연구자는 본 연구를 통해 두가지 측면의 평가 가능성을 확인하고자 한다. 첫째, 공급측면 이외에 이용자의 실제 시청 데이터를 활용한 수요측면의 측정방법론, 둘째, 장기적인 다양성 추구의 변화 과정을 평가하는 종단평가 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 특정 플랫폼 사업자의 실제 공급, 수요 데이터를 확보하여 2012년에서 2017년에 이르는 50여개월간의 종단적 다양성 추구 지표의 추세를 확인하였다. 이 연구를 통해 횡단적 평가와 공급중심의 평가의 한계를 넘어 보다 균형 잡힌 방송의 공공성, 공익성 평가 방법으로 공급과 수요측면 및 종단적 다양성 평가가 새롭게 활용될 것으로 기대하는 바이다.

• 한국경영과학회지
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• 제26권1호
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• pp.109-116
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• 2001

The detection of corporate failures is a subject that has been particularly amenable to cross-sectional financial ratio analysis. In most of firms, however, the financial data are available over past years. Because of this, a model utilizing these longitudinal data could provide useful information on the prediction of bankruptcy. To correctly reflect the longitudinal and firm-specific data, the generalized linear model with assuming the first order AR(autoregressive) process is proposed. The method is motivated by the clinical research that several characteristics are measured repeatedly from individual over the time. The model is compared with several other predictive models to evaluate the performance. By using the financial data from manufacturing corporations in the Korea Stock Exchange (KSE) list, we will discuss some experiences learned from the procedure of sampling scheme, variable transformation, imputation, variable selection, and model evaluation. Finally, implications of the model with repeated measurement and future direction of research will be discussed.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권3호
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• pp.319-332
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• 1997

The application of multivariate linear rank statistics to data with item nonresponse is considered. Only a modest extension of the complete data techniques is required when the missing data may be thought of as a random sample, and an appropriate modification of the covariances is derived. A proof of the asymptotic multivariate normality is given. A review of some related results in the literature is presented and applications including longitudinal and repeated measures designs are discussed.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.335-342
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• 2015

경시적 자료는 각 환자마다 시간에 따라 반복 측정되는 코호트 연구 등에서 많이 쓰인다. 본 연구는 반응변수 간 상관성을 고려할 수 있는 결합 다단계 일반화 선형모형을 이용하여, 다변량 경시적 자료 분석을 수행하였다. 한국 유전체 역학 연구에서 실시한 코호트 자료를 적합하고 결과를 해석한다. 조건부 아카이케 정보 기준을 이용하여 모형 선택을 하고, 변량효과들의 추정치들을 설명한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.52-58
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• 2021

Questionnaires and surveys are increasingly being used to collect information from participants of empirical software engineering studies. Usually, such data is analyzed using statistical methods to show an overall picture of participants' agreement or disagreement. In general, the whole survey population is considered as one group with some methods to extract varieties. Sometimes, there are different opinions in the same group, but they are not well discovered. In some cases of the analysis, the population may be divided into subgroups according to some data. The opinions of different segments of the population may be the same. Even though the existing approach can capture the general trends, there is a risk that the opinions of different sub-groups are lost. The problem becomes more complex in longitudinal studies where minority opinions might fade over time. Longitudinal survey data may include several interesting patterns that can be extracted using a clustering process. It can discover new information and give attention to different opinions. We suggest using a data mining approach to finding the diversity among the different groups in longitudinal studies. Our study shows that diversity can be revealed and tracked over time using the clustering approach, and the minorities have an opportunity to be heard.

• 아동학회지
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• 제37권6호
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• pp.5-17
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• 2016

Objective: This study focused on the longitudinal associations between self-esteem and peer relationships in Korean adolescents while considering gender and timing-early and late adolescence-differences. Methods: The study made use of data from the Korean Children and Youth Panel Survey. Three waves of data collected from 2,351 adolescents were analyzed by means of autoregressive cross-lagged modeling. Results: The results indicated that self-esteem predicted subsequent changes in peer relationship but not vice versa. Further, the results that longitudinal associations between self-esteem and peer relationships differed between male and female adolescents and between early and late adolescence. Conclusion: The findings revaluated the longitudinal relationship between self-esteem and peer relationships. Both gender and timing should be considered when planning interventions related issues about self-esteem and peer relationships in adolescence.