• 제목/요약/키워드: 다수준 회귀분석

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다수준 로지스틱 모형을 이용한 흡연 여부에 미치는 영향 분석 (A Study of Effect on the Smoking Status using Multilevel Logistic Model)

  • 이지혜;허태영
    • 응용통계연구
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    • 제27권1호
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    • pp.89-102
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    • 2014
  • 본 연구에서는 질병관리본부에서 매년 조사하고 있는 지역사회 건강조사 자료를 이용하여 서울시 지역을 대상으로 개인의 흡연 여부에 대한 영향 요인을 확인하고 지역간 차이를 모형에 반영시키는 다수준 로지스틱 모형을 이용하여 분석하였다. 다수준 모형에서의 적합한 분석 모형의 수준을 결정하기 위해 ICC(intraclass correlation coefficient)와 프로파일링 분석, 수준별 모형의 예측정확도를 이용하였다. 제안된 모형들의 성능을 평가하기 위해 민감도, 특이도, 정확도를 구하고 ROC curve를 작성하였다. 결과적으로 지역사회 건강조사 자료와 같이 개인과 집단 변수를 동시에 고려할 수 있다면 다양한 다수준 모형의 적용이 가능하며 활용성이 높다는 것을 알 수 있었다.

다수준 모형을 이용한 활동참여와 통행행태 분석 (Multi-Level Models for Activity Participation and Travel Behaviors)

  • 최연숙;정진혁;김성호
    • 대한교통학회지
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    • 제20권7호
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    • pp.79-85
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    • 2002
  • 각 개인이 발생하는 통행 행태와 이들 가구 구성원간의 연관관계 및 영향에 대한 이해는 활동기반모형의 궁극적 목표라 할 수 있는 미래의 활동패턴 예측의 가장 기본이 되는 연구사항이라 할 수 있다. 일반적인 회귀 모형의 경우 개인의 활동/통행 패턴을 알아내기 위하여 모집단으로부터 수집되는 개인자료는 가구라는 부분모집단으로 세분화되어 계층적 구조(Hierarchical structure)의 성향을 고려하지 못하고 있어, 그 결과는 편이된 추정치를 낳는다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 구조를 갖고 있는 자료를 이용하여 다수준 모형(Multi-Level Model)을 사용하여 개인의 활동/통행 패턴 영향을 규명해내고 활동/통행 패턴의 변화를 가구수준의 변동과 개인수준의 변동으로 나누어 분석하였다. 사용된 자료는 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Panel 자료(PSTP)를 이용하였다. 분석 결과 개인의 통행사슬 발생모형에서 가구수준의 변동이 전체변동의 1/4를 차지하고 생계활동 지속시간 모형에서는 전체 변동의 1/8을 차지하는 등의 매우 큰 값을 나타내어 개인의 활동/통행 패턴 분석시 다수준 모형을 통한 분석의 필요성이 대두되었다.

노인의 반려동물 소유에 영향을 미치는 요인에 관한 다수준 분석 (A Multilevel Analysis on Factors Affecting Companion Animal Ownership among Elderly Persons)

  • 이성은
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.599-608
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    • 2017
  • 본 연구는 개인수준의 변수와 지역수준의 변수가 도시노인의 반려동물 소유에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 분석을 위해 2014년 서울 서베이 가구용 데이터를 활용하였으며, 60세 이상 노인 총 4,717명을 분석대상으로 하였다. 지역수준의 변수는 2014년도 서울통계로부터 데이터를 추출하였으며, 서울시 25개 자치구별 지역 환경 변수와 지역 여가자원 변수로 1인당 공원면적, 노인 여가복지시설 수, 공공 체육시설 수를 포함하였다. 분석으로는 반려동물 소유 노인과 비소유 노인의 특성의 차이를 비교하기 위해 t-test와 chi-square test를 실시하였으며, 반려동물 소유에 영향을 미치는 개인적, 지역적 요인을 파악하기 위해 다수준 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 개인 수준의 변수 중 성별, 혼인상태, 소득, 가구원 수, 주택형태와 지역수준의 변수 중 1인당 공원면적이 노인의 반려동물 소유에 영향을 미치는 요인인 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 본 연구의 함의 및 추후 연구를 위한 제언을 제시하였다.

클라우드 기반의 공개의료 빅데이터 분석을 통한 삶의 질에 영향을 미치는 요인분석 (An Analysis of Factors Affecting Quality of Life through the Analysis of Public Health Big Data)

  • 김민경;조영복
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.835-841
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    • 2018
  • 본 연구에서 공개 의료 빅데이터 분석을 지역사회건강조사 2012~2014년 자료를 이용해 개인의 건강관련 삶의 질 차이와 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 제안논문에서는 공개의료 빅데이터 분석을 위해 Hadoop 기반의 Spack을 이용해 병렬처리 지원을 위한 클라우드 메니저를 구성하고 개인의 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 하드웨어의 제약없이 빠르게 분석하였다. 건강관련 삶의 질에 미치는 영향을 개인적 특성과 지역사회 특성으로 구분하여 단계별 다수준 회귀분석(ANOVA, t-test)을 실시하였다. 연구결과 개인별 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로는 남자 평균 73.8점, 여자 평균 70.0점으로 남자가 여자보다 건강관련 삶의 질이 높은 것으로 나타났다.

외래서비스 이용과 건강행태 (Health Behavior Associated with Outpatient Utilization)

  • 신민선;이원재
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.342-353
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    • 2013
  • 의료서비스 이용의 대부분을 차지하고 있는 만성퇴행성질환은 생활습관과 연관되어 있다. 의료서비스를 이용하게 되는 원인으로는 흡연, 음주, 식이, 운동 등의 개인의 올바르지 못한 건강행태가 주요 요인이며, 사회경제적인 요인인 월 평균 가구 소득, 의료보험의 종류, 거주 지역, 인구 1,000명 당 의사 수, 직업의 유무 등이 의료서비스이용 선택에 영향을 미치는 요인이 될 수 있다. 본 연구의 목적은 외래서비스 이용에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 최근 2주간 외래서비스 이용 횟수가 2회 이상인 응답에 대한 로지스틱 회귀분석 결과, 도시지역에 거주할수록, 소득이 높을수록, 과체중 이상일수록, 문제음주자일수록 2회 이상 의료서비스를 이용할 확률이 높았다. 반면에, 민간의료보험 보유자, 직업 보유자, 2주간 몸이 불편했던 경험자, 고혈압 환자, 당뇨 환자, 고혈압과 당뇨 환자, 흡연자들은 2회 이상 의료서비스를 이용할 확률이 낮았다. 지역을 임의효과로 한 혼합모형으로 다수준 분석을 실시한 결과는 고졸 이상자와 사고 중독을 당한 사람들이 그렇지 않은 사람들보다 외래서비스 이용횟수가 더 많았다. 앤더슨 모형과 다수준 분석기법을 함께 사용하여 국내 실정에 맞는 의료서비스 이용 요인을 체계적으로 규명하고자 하는 측면에서 이 연구의 의미가 있다.

국내 병의원 이용 환자들의 주사제 요청과 관련된 특성에 대한 다수준 분석 (A Multi-level Analysis of Injection Requests and Associated Patient Characteristics in the Korean Acute-care Outpatient Setting)

  • 김동숙;황정해;황지인
    • 한국임상약학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.13-20
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    • 2012
  • 서론: 주사제 사용을 줄이기 위한 정책의 일환으로 건강보험심사평가원은 의료기관별 주사제 처방률을 통보하고 있으나, 여전히 주사제 처방은 높은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 주사제에 대한 환자의 인식수준을 살펴보고, 환자의 주사제 요청에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 연구방법: 본 연구는 최근 6개월 이내에 병의원을 방문한 전국의 20세 이상의 남녀를 대상으로 전화조사한 단면설계 연구다. 환자의 일반적 특성과 주사제에 대한 태도, 인식을 조사하였고, 환자가 주사제를 요청하는데 영향을 미치는 특성을 규명하기 위해 일반적 특성(성, 연령, 결혼여부, 보험형태, 지역규모, 질환, 교육, 소득 등), 주사제에 대한 인식, 태도를 독립변수로 하고, 주사제 처방 요청여부를 종속변수로 하며, 16개 행정지역을 무작위 효과로 층화한 다수 준 분석을 실시하였다.결과: 연구대상에 포함된 응답자는 997명이었고(응답률 82.2%), 응답자 중 24%가 병의원 방문 당시 주사제를 요구했다고 응답했고, 58%가 한번 이상 주사제를 맞은 경험이 있다고 보고했다. 92%가 주사제에 대해 잘못된 인식을 갖고 있었고, 15%는 의사가 부적절하게 주사제를 처방한다고 응답했다. 다수준 로지스틱 회귀분석 결과, 남성의 경우(Odds ratio(OR) 0.71, 95% confidence interval(CI) 0.52-0.99), 고졸이상자(OR 0.63, 95% CI 0.41-0.96), 기혼자(OR 1.72, 95% CI 1.01-2.92)가 주사제를 더 요구하는 것으로 나타났고, 대도시에 비해 농촌지역 환자가(OR 2.12, 95% CI 1.24-3.63), 호흡기계 질환으로 방문한 경우(OR 1.48, 95% CI 1.03-2.12), 주사제를 처방하면 경구제에 비해 신뢰감이 생긴다는 응답자의 경우(OR 1.91, 95% CI 1.33-2.73) 주사제를 더 요구하는 것으로 나타났다. 결론: 본 연구결과 여성, 기혼자, 농촌 거주자, 호흡기계 질환으로 방문한 환자의 경우와 주사를 맞으면 신뢰감이 생긴다는 잘못된 태도를 가진 환자가 주사제를 요구하는 것으로 나타났고, 이러한 환자특성을 고려하여 주사제 사용을 감소시키기 위한 정책을 실시하는 것이 필요하겠다.

다수준 프레일티모형 변수선택법을 이용한 다기관 방광암 생존자료분석 (Analysis of multi-center bladder cancer survival data using variable-selection method of multi-level frailty models)

  • 김보현;하일도;이동환
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권2호
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    • pp.499-510
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    • 2016
  • 생존분석 회귀모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 "frailtyHL" R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 다수준 프레일티 모형 (multi-level frailty models)에서 벌점화 변수선택 방법 (penalized variable-selection method)의 절차를 소개한다. 여기서 모형 추정은 벌점화 다단계 가능도에 기초하며, 세 가지 벌점 함수 (LASSO, SCAD 및 HL)가 고려된다. 개발된 방법의 예증을 위해 벨기에 EORTC (European Organization for Research and Treatment of Cancer; 유럽 암 치료기구)에서 수행된 다국가/다기관 임상시험 자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 그 결과들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다. 특히, 자료 분석 결과에 의하면 SCAD와 HL방법이 LASSO보다 중요한 변수를 잘 선택하는 것으로 나타났다.

관광호텔의 호텔특성 및 입지특성에 따른 에너지사용량 분석 (Analysis of the Energy Consumption of Tourism Hotels in Relation to Individual and Locational Characteristics)

  • 박혜란;김현수;최열
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권4호
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    • pp.571-579
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    • 2022
  • 본 연구는 부산·울산·경남 지역의 관광호텔을 대상으로 에너지사용량과 이들의 개별적인 호텔특성 및 입지특성 간의 관계를 실증분석하였다. 복합적인 관계식 도출을 위해 다중회귀모형에서부터 다수준회귀분석(multi-level regression analysis)으로 모형을 확장하였고, 이를 통해 건축물의 개별적인 특성만을 고려한 대부분의 선행연구에서 나아가 호텔이 위치한 지역의 입지적 특성과 호텔-지역 간 위계적 구조를 고려하여 좀 더 개선된 모형을 도출하였다. 분석결과에 따르면, 호텔의 규모, 연한, 서비스 등급과 같은 개별적인 특성은 에너지사용량을 설명하는 주요 변수이고, 그들의 영향은 지역적으로 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 중심상업지에 인접하거나 다수의 관광호텔이 밀집한 지역에 위치할수록 에너지사용량은 달라지는 것으로 나타났으며, 이러한 입지특성 또한 개별호텔의 에너지사용량을 설명함에 있어 주요한 요인임을 확인하였다. 이와 같은 결과는 건축물단위의 에너지정책과 소비수준이 높고 에너지 집약시설이 밀집한 지역에 대한 지역단위의 에너지정책이 함께 고려될 필요성을 시사하며, 관광산업의 지속가능성을 높이기 위한 지역적 책임을 제언한다.

로지스틱 회귀분석과 다수준 분석을 이용한 Craniotomy 환자의 사망률 평가결과의 일치도 분석 (Comparing Risk-adjusted In-hospital Mortality for Craniotomies : Logistic Regression versus Multilevel Analysis)

  • 김선희;이광수
    • 보건의료산업학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.81-88
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    • 2015
  • The purpose of this study was to compare the risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies between logistic regression and multilevel analysis. By using patient sample data from the Health Insurance Review & Assessment Service, in-patients with a craniotomy were selected as the survey target. The sample data were collected from a total number of 2,335 patients from 90 hospitals. The sample data were analyzed with SAS 9.3. From the results of the existing logistic regression analysis and multilevel analysis, the values from the multilevel analysis represented a better model than that of logistic regression. The intra-class correlation (ICC) was 18.0%. It was found that risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies may vary in every hospital. The agreement by kappa coefficient between the two methods was good for the risk-adjusted in-hospital mortality for craniotomies, but the factors influencing the outcome for that were different.

공간 다수준 분석을 이용한 부산지역 암발생 및 암사망 추정 (Cancer incidence and mortality estimations in Busan by using spatial multi-level model)

  • 고영규;한준희;윤태호;김창훈;노맹석
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1169-1182
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    • 2016
  • 한국인의 전형적인 사망 원인인 암은 보건 분야에서 중요한 문제이다. 통계청이 제시한 Cause of death statistics (2014)에 따르면, 7대 광역시 중 부산의 표준화 사망률 (standardized mortality rate; SMR)이 가장 높게 나타났다. 이 논문에서는 부산지역암센터의 암등록자료를 이용하여 암발생률과 암사망률의 정도를 추정하고자 한다. 2003~2009년 자료를 대상으로 구/동과 같은 소지역 단위를 고려하였으며, 전체 암과 4대 주요암 (위암, 대장암, 폐암, 간암)에 대해 분석하였다. 공간 상관성을 고려한 공간 다수준 모형을 통해 모형 선택과 모수 추정을 수행하였다. 공간 효과에 대해서는 조건부 자기회귀 (conditional autoregressive; CAR)를 가정하였으며 WinBUGS를 이용하였다. 분석의 결과로 각 지역에서의 공간 효과를 어떻게 분석하고 해석하는지 제시하였다.