• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.543-559
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• 2019

자료에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생한다. 만약 결측치를 제외하고 완전히 관찰된 자료만으로 분석을 실시한다면 결측자료 메커니즘이 완전임의결측이 아닌 경우 결과에 편향이 발생하거나 제외된 개체로 인한 정보의 손실로 추정의 정밀도가 약화된다. 결측이 하나의 변수에서만 일어나지 않기 때문에, 자료에 변수가 많을 수록 이 문제는 심화된다. 문제를 개선하기 위해 결측치를 대체하는 여러가지 방법들이 제안되었다. 하지만 모수적인 모형을 이용한 대체 방법들은 가정에 위배되는 현실 데이터에는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 자료의 분포 가정에 덜 영향을 받는 커널, 리샘플링, 스플라인 방법을 활용한 비선형 대체 방법들을 리뷰하고 필요한 경우 기존의 비선형 대체 방법에 대체클래스를 사용하여 대체값의 정확도를 높이거나 랜덤성을 가지는 오차를 더해주어 추정치의 분산이 적게 추정되는 문제를 개선하는 확장된 결측 대체 방법을 제안한다. 본 연구에서 고려한 여러 가지 대체 방법들은 다양한 모의자료 설계 하에서 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 비선형 대체 방법들은 각 설계 하에 다른 성능을 보이며 전반적으로 커널 회귀나 스플라인을 활용한 대체 방법들이 좋은 성능을 보였다. 더불어, 확장된 대체 방법은 기존의 대체 방법이 가지는 문제점을 개선함을 확인할 수 있었다.