임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.
Steam generator tubes play an important role in safety because they constitute one of the primary barriers between the radioactive and non-radioactive sides of the nuclear power plant. For this reason, the integrity of the tubes is essential in minimizing the leakage possibility of radioactive water. The integrity of the tubes is evaluated based on NDE (non-destructive evaluation) inspection results. Especially ECT (eddy current test) method is usually used for detecting the flaws in steam generator tubes. However, detection capacity of the NDE is not perfect and all of the "real flaws" which actually existing in steam generator tunes is not known by NDE results. Therefore reliability of NDE system is one of the essential parts in assessing the integrity of steam generators. In this study POD (probability of detection) of ECT system for ODSCC in steam generator tubes is evaluated using multivariate logistic regression. The cracked tube specimens are made using the withdrawn steam generator tubes. Therefore the cracks are not artificial but real. Using the multivariate logistic regression method, continuous POD surfaces are evaluated from hit (detection) and miss (no detection) binary data obtained from destructive and non-destructive evaluation of the cracked tubes. Length and depth of cracks are considered in multivariate logistic regression and their effects on detection capacity are evaluated.
이 연구는 흡연 청소년을 연구대상으로 하여 흡연에 대한 부정적 인식에 기여할 것으로 예상되는 담뱃갑 경고 그림과 금연 시도와의 연관성을 분석하였다. 2018 청소년 건강행태 온라인 조사 자료를 활용하였으며, 현재 흡연자인 청소년 3,722명을 연구 대상으로 선정하였다. 변수 측정을 위해 인구사회학적, 건강관련, 흡연 관련 요인들을 보정한 후 다변수 이항 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 현재 흡연자인 청소년의 담뱃갑 경고 그림 인지율은 84.7%였으며, 그 중 금연 시도율은 72.8%이었다. 다변수 이항 로지스틱 회귀분석 결과, 청소년 흡연자의 금연시도와 담뱃갑 경고그림 인지 여부는 유의한 관련이 있었으며, 학년, 주관적 학업성적, 스트레스 인지, 담배 구매 용이성도 유의한 변수로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 향후 흡연 청소년들이 쉽게 인지할 수 있는 담뱃갑 경고그림 제작이 이루어져야 할 것이다.
본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
본 연구의 목적은 한국 지역사회 거주 노인의 주관적 연령과 관련된 요인을 규명하는 것이다. 본 연구는 2017년도 노인실태조사에 참여한 65세 이상 노인 8,040명을 대상으로 이차 분석한 횡단 연구이다. 노인의 주관적 연령과 관련된 요인을 규명하기 위해 단변량 로지스틱 회귀분석에서 유의한 변수만 추출하여 다변량 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다. 본 연구결과, 성별, 학력, 거주형태, IADL 제한, 만성질환 수, 지각된 건강 상태, 우울 및 현재 경제활동 여부가 노인의 주관적 연령과 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 근거하여 주관적 연령을 낮추기 위한 간호중재가 이루어져야 할 것이다. 본 연구를 통해 노인들이 건강하고 성공적인 노후를 보내는 데 기여할 수 있을 것이다.
미국 프로야구(Major League Baseball) 명예의 전당의 입성과 탈락을 예측할 수 있는 여러 가지 통계적인 분류분석법을 실시하고 그 결과의 정확성을 비교하였다. 이를 위해 명예의 전당 가입 조건을 만족하는 타자들 중 1980년 이후 기록된 데이터의 17개의 독립변수를 사용하여 분류분석에서 널리 사용되는 기준으로 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 상대적으로 최근에 제안된 Mahalanobis-Taguchi System(MTS)을 실시하여 비교하였다. 이 세 가지 방법 중 MTS가 상대적으로 더 나은 효율을 보였으며 이는 다변량 관측 값이 방향성이 없어 속성에 따른 도형적 그룹을 형성하지 못하는 경우에 효율적인 MTS의 특성에 의한 것으로 판단된다.
연구목적: 본 연구는 국내의 19세 이상의 성인을 대상으로 식생활의 질이 치주질환에 미치는 영향을 파악하고자 실행되었다. 연구방법: 국민건강영양조사의 제7기(2016-2018) 자료를 이용하였으며 성인 대상자 중 치주조직 검사를 실시한 12,689명을 대상으로 분석을 실시하였다. 치주질환 유병여부에 따른 일반적 특성과 식생활 평가지수(KHEI) 세부점수 자료는 교차분석과 t-test를 실시하였다. 식생활의 질에 따른 치주질환 간의 연관성을 평가하기 위해 다변량 로지스틱 회귀분석을 실시하여 검정하였다. 통계적 유의수준은 0.05로 설정하였다. 연구결과: 인구사회학적요인, 의학적 요인 및 건강행태에 대한 요인을 보정한 후 다변량 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과 KHEI 3 식생활평가의 상위 점수자에 비해 KHEI 1 평균점수 이하의 군에서 치주질환 승산비가 1.23배(95% CI: 1.03-1.46)으로 증가하였으며, KHEI 2 평균점수에서 80점 미만인 군에서는 1.14배(95% CI: 0.97-1.34)로 나타났다. 결론: 식생활의 질 수준이 치주질환에 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 치주질환 예방과 관리를 위해 식생활에 대한 질을 높이기 위한 교육과 프로그램이 마련되어야 할 것으로 보인다.
본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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