• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.13-28
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• 2018

우리나라 환경부에서는 지난 2005년과 2006년, 매 2년마다 세 번에 걸친 추적 조사를 하여 두 개의 독립적인 자료를 구축하였고, 2010년에 두 자료를 병합하여 Children's Health and Environmental Research (CHEER) 자료라 명명하였다. 본 연구는 CHEER 자료를 이용한 Kim 등 (Journal of the Korean Data and Information Science Society, 25, 987-998, 2014)과 Lee 등 (The Korean Journal of Applied Statistics, 29, 1295-1310, 2016)의 후속 연구로서, 두 동집단을 병합한 자료에서도 기존 연구에서 보고되었던 결과가 재현되는지 확인하고 ADHD를 종점으로 한 혈중 납 농도의 95% 신뢰 하한 (BMDL) 도출하였다. Lee 등 (2016)에서 제시한 벌점화 스플라인 모형을 이용하여 모든 년도의 ADHD 척도를 통일하였고, 경시적 자료의 특성과 아동의 나이에 대한 평균으로의 회귀 현상을 반영하여 임의 기울기 모형과 AR(1) 모형을 구축하였다. 두 모형을 바탕으로 혈중 납 농도의 벤치마크 용량 하한을 공식과 모의실험을 이용하여 도출한 결과, 종전의 연구보다 작은 벤치마크 용량의 분산 값으로 인하여 벤치마크 용량 하한 값이 증가한다는 사실을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.67-75
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• 2018

다차원척도법은 개체간의 비유사성을 저차원 공간에 기하적으로 표현하기 위한 다변량 자료의 탐색적 분석기법이다. 그러나 일반적인 다차원척도그림에서는 개체들의 유사성 정보만이 표현될 뿐 변수와 관련된 정보가 나타나지 않기 때문에 그림의 해석 상에 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 범주형 자료를 다중표시행렬로 변환하고 Torgerson (1958)의 알고리즘에 의한 다차원척도법을 적용하여 개체들의 군집화 성향과 군집들의 상대적 크기를 다차원척도그림으로 시각화하였다. 그리고 Shin 등 (2015)의 분할법을 적용하여 범주형변수의 범주수준별 정보를 다차원척도그림 상에 투영하여 추가적인 정보를 표현하였다. 따라서 본 연구에서 제안하고자 하는 다차원척도그림을 이용하면 개체들의 유사성 정보와 함께 범주형변수들 사이의 연관성도 탐색할 수 있는 장점이 있다.