• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2011.10a
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• pp.273-285
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• 2011

본 논문에서는 패널조사와 같은 종단면 연구에서 시간의 흐름에 따라 패널의 노후화 등의 원인으로 각 조사주기별로 발생하는 무응답(결측)에 대해 특정한 패널집단을 대상으로 무응답 패턴을 통계모형을 이용하여 분석하였다. 이러한 무응답 패턴분석을 기반으로 결측자료가 존재하는 종단자료의 분석에서 적절한 방법을 선택하여 분석을 수행할수 있으며, 만일 무응답 대체가 필요한 경우 적절한 대체 방법을 결정할 수 있을 것이다. 횡단면 조사와는 달리 이용가능한 보조정보가 각 웨이브별로 다양하게 존재하며, 이와 같은 보조정보를 무응답 대체에 활용할수 있다면, 결측자료가 존재하는 패널 자료에 비해 전통적인 통계분석 방법을 적용하여 표준적인 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.5
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• pp.697-712
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• 2013

When analyzing repeated binary data, the generalized estimating equations(GEE) approach produces consistent estimates for regression parameters even if an incorrect working correlation matrix is used. However, time-varying covariates experience larger changes in coefficients than time-invariant covariates across various working correlation structures for finite samples. In addition, the GEE approach may give biased estimates under missing at random(MAR). Weighted estimating equations and multiple imputation methods have been proposed to reduce biases in parameter estimates under MAR. This article studies if the two methods produce robust estimates across various working correlation structures for longitudinal binary data with time-varying covariates under different missing mechanisms. Through simulation, we observe that time-varying covariates have greater differences in parameter estimates across different working correlation structures than time-invariant covariates. The multiple imputation method produces more robust estimates under any working correlation structure and smaller biases compared to the other two methods.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.407-426
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• 2003

We consider the missing covariates problem in generalized estimating equations(GEE) model. If the covariate is partially missing, GEE can not be calculated. In this paper, we study the performance of 7 imputation methods to handle missing covariates in GEE models, and the properties of GEE estimators are investigated after missing covariates are imputed for ordinal data of repeated measurements. The 7 imputation methods include i) Naive Deletion ii) Sample Average Imputation iii) Row Average Imputation iv) Cross-wave Regression Imputation v) Carry-over Imputation vi) Bayesian Bootstrap vii) Approximate Bayesian Bootstrap. A Monte-Carlo simulation is used to compare the performance of these methods. For the missing mechanism generating the missing data, we assume ignorable nonresponse. Furthermore, we generate missing covariates with or without considering wave nonresp onse patterns.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.45-53
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• 2000

본 논문에서는 모든 판정자(judge)들이 모든 객체(object)들에 대해 순위를 부여할 수 없는 경우에 얻어지는 불완전 순위자료에서 판정자들의 처리 효과에 대한 유의성을 검정하는데 관심이 있다. 이를 위해 불완전 순위자료를 완전자료로 바꾸는 알고리즘을 제안하고 알고리즘에 의해 얻어진 완전 순위자료에 Friedman 검정법을 적용하고자 한다. 제안된 검정법은 결측 객체에 순위를 부여하는데 있어서 완전순위를 갖는 판정자들의 정보를 이용함으로서 효율적이며 검정을 시행하는데 기존의 Friedman 통계량에 대한 분포표를 사용할 수 있어 간편하다. 그리고 몬테칼로 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 평균 순위법, 최대/최소 Friedman 검정법과 검정력을 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.25 no.2
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• pp.279-291
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• 2012

When fitting a Cox proportional hazards model with missing covariates, it is inefficient to exclude observations with missing values in the analysis. Furthermore, if the missing-data mechanism is not Missing Completely At Random(MCAR), it may lead to biased parameter estimation. Many approaches have been suggested to handle the Cox proportional hazards model when covariates are sometimes missing, but they are based on the selection model. This paper suggest an approach to handle Cox proportional hazards model with missing covariates by using the pattern-mixture model (Little, 1993). The pattern-mixture model is expressed by the joint distribution of survival time and the missing-data mechanism. In the pattern-mixture model, many models can be considered by setting up various restrictions, and different results under various restrictions indicate the sensitivity of the model due to missing covariates. A simulation study was conducted to show the sensitivity of parameter estimation under different restrictions in a pattern-mixture model. The proposed approach was also applied to mouse leukemia data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.4
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• pp.543-559
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• 2019

Data often include missing values due to various reasons. If the missing data mechanism is not MCAR, analysis based on fully observed cases may an estimation cause bias and decrease the precision of the estimate since partially observed cases are excluded. Especially when data include many variables, missing values cause more serious problems. Many imputation techniques are suggested to overcome this difficulty. However, imputation methods using parametric models may not fit well with real data which do not satisfy model assumptions. In this study, we review imputation methods using nonlinear models such as kernel, resampling, and spline methods which are robust on model assumptions. In addition, we suggest utilizing imputation classes to improve imputation accuracy or adding random errors to correctly estimate the variance of the estimates in nonlinear imputation models. Performances of imputation methods using nonlinear models are compared under various simulated data settings. Simulation results indicate that the performances of imputation methods are different as data settings change. However, imputation based on the kernel regression or the penalized spline performs better in most situations. Utilizing imputation classes or adding random errors improves the performance of imputation methods using nonlinear models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.879-882
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• 2007

수문관측자료 운영 개선방안에 대한 연구(2006, 김휘린, 조효섭)에서 건설교통부 한강홍수통제소에서 수행하고 있는 수문관측자료를 대상으로 하여 관측, 기록, 전송, 품질관리, DB구축 및 정보화의 5단계로 임의 분류하고 각 단계별 현황을 파악하여 문제점을 검토하고 개선방안을 제안하였다. 이는 적극적으로 수용되어 수문관측자료 운영에 대해 개선을 시도하였으며 본 논문에서는 이를 간략히 소개하고자한다. 첫째, 관측소 점검 대장이 조사과와 전기통신과로 이분화되어 있고 각 관측소별로 점검대장이 비치되어 있으나 이를 수기로 작성하고 있으며 자료의 업데이트 및 과거점검대장의 DB 구축과 비전산화를 지적한 바 있다. 이에 '물관련시스템 DB연계 사업'을 통해 수기로 작성된 관측시설 점검대장을 전부 DB로 구축하였고 이를 총괄하여 관리 및 점검사항을 업데이트할 수 있는 관측시설 점검대장 관리 및 입력 프로그램을 구축하였고 현재 한강홍수통제소에서 시험 운영 중에 있다. 향후 보완이 끝난 후에는 낙동강, 금강, 영산강 홍수통제소에도 확대 설치 및 운영을 실시할 예정이다. 둘째, 수문자료의 품질관리에 있어서 전산시스템에 의한 완전 자동화는 실현하기가 어려울 뿐 아니라 바람직하지 못한 결과를 가져올 수 있으므로 담당자의 수동 검토 및 처리과정은 필수적이라고 논한 바 있다. 그 후 수문자료품질관리T/F팀(조사과, 전기통신과, 하천정보센터)이 구성되었고, 홍수기 오 결측자료 발생 확인, 긴급대응 촉구, 이상치 발생원인 추정 및 대책 마련 등 고품질 수문자료를 생성하기 위해 노력하였다. T/F팀 활동사항은 타홍수통제소에서도 벤치마킹이 되고 있다. 보다 정확한 댐운영자료 공유방안을 위한 관련기관과의 협력회의가 개최되어 품질관리된 자료의 정보 공유시기, 공유방식, 자료형태 등이 결정되었다. 이는 유관기관간 품질관리된 댐운영자료의 효율적인 정보 공유체계 확립을 위한 체계를 마련하는 계기라고 사료된다. 또한, 유량측정사업 결과를 익년에 반영하는 기존 방식을 개선하기 위해 유량자료관리및분석시스템(프론티어사업에서 수행, 한국건설기술연구원 개발)을 통제소내에 설치 운영을 추진하고 있다.