콕스의 비례위험모형을 활용한 패널데이터의 동태적 표본이탈 요인 분석 및 표본관리 방안 연구 doc_id PCY_201807020524209301_2

이상협, 박찬용, 정성석과 최혜미(2011)는 한국노동연구원의 1998년부터 2008년까지 11년간의 한국노동패널조사(KLIPS: Korean Labor & Income Panel Study) 자료 중 가구주 자료를 대상으로 가구주의 표본유지기간에 따른 이탈여부를 콕스 비례위험모형을 이용해 분석했다. 분석결과, 취업여부별로는 미취업자의 이탈위험이 취업자에 비해 1.28배 높은 것으로 나타났다. 연령별로는 60세 이상인 집단이 30세 미만에 비해 이탈위험이 낮아지는 경향이었고, 지역별로는 서울에 비해 경기도를 제외한 다른 지역에서 이탈위험이 감소하는 경향이었다. 학력별로는 초등학교 이하에 비해 전문대 이상인 경우 이탈위험이 1.13배 높았고, 결혼상태별로는 미혼인 집단이 기혼이나 이혼·별거 집단에 비해 이탈위험이 높았다. 조사방법별로는 방문면접에 비해 유치조사한 경우에 이탈위험이 1.13배 높게 나타났다. 입주형태별로는 자가에 비해 전세인 집단에서 이탈위험이 1.1배 높았고, 자가에 비해 월세인 집단에서 이탈위험이 1.237배 높았으며, 주거형태별로는 단독주택에 비해 상가주택인 경우에 0.85배로 이탈위험이 낮은 경향이었다(이상협, 박찬용, 정성석, 최혜미, 2011). 한편 이 연구에서는 패널데이터의 매 차수마다의 정태적(static) 측면에서의 표본이탈이 아니라 패널데이터의 전 차수에 걸친 동태적(dynamic) 측면에서의 표본이탈을 종속변수로 설정하였다. 패널조사에서 표본이탈은 시간의 흐름을 바탕으로 한 일종의 사건(event)이다(박재빈, 2007; Vermunt, 1997). 이혼(divorce)은 결혼을 한 부부가 일정 기간이 지난 후에 결별하는 사건이며, 전직(job transition)은 어떤 직장에 다니다가 시간이 흐른 뒤에 다른 직장을 찾는 사건이다. 이러한 사건(event)은 시간의 흐름에 따라 그 실질적 의미가 다르다. 결혼 후 1년 뒤의 이혼과 30년 뒤의 이혼을 같다고 할 사람은 없을 것이다. 전직의 경우도 취업하자마자 직장을 바꾸는 전직과 15년 후의 전직은 다른 의미의 사건이다. 마찬가지로 패널조사의 2차년도에 발생한 표본이탈과 3차년도, 4차년도 그 후에 발생한 표본이탈의 경우 시간의 흐름을 고려한 동태적 측면에서는 서로 다른 표본이탈이다. 이 연구의 연구모형을 콕스의 비례위험 회귀분석 모형에 적용해보면, 성별, 학업성적, 부(남자보호자)학력, 모(여자보호자)학력, 부모(보호자)취업여부, 한부모가구여부, 가구원수, 월평균가구소득, 자가거주여부, 거주지규모와 같은 표본특성들이 독립변수인 위험요인들이며, 청소년최초표본이탈, 부모(보호자)최초표본이탈, 청소년부모(보호 자)동시최초표본이탈과 같은 종단적 표본이탈의 가능성이 종속변수인 비례위험도에 해당된다. 콕스의 비례위험 회귀분석 모형은 생존시간의 분포에 대해서는 아무런 가정을 하지않지만 비례위험도에 대해서는 시간에 대해 일정하다고 가정(비례위험의 가정)하는 준모수적 모형이다(박재빈, 2007; 송경일, 최종수, 2008; Vermunt, 1997). 이 연구에서 분석을 위해 투입된 독립변수는 성별, 학업성적, 부(남자보호자)학력, 모(여자보호자)학력, 부모(보호자)취업여부, 한부모가구여부, 가구원수, 월평균가구소득, 자가거주여부, 거주지규모이고 종속변수는 청소년최초표본이탈, 부모(보호자)최초 표본이탈, 청소년부모(보호자)동시최초표본이탈이었다. 먼저 이러한 변수들의 실태를 살펴보기 위해서 빈도분석, 평균분석, 교차분석을 실시하였다. 그리고 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 경험적으로 살펴보기 위해 서 SPSS 20.0을 사용하여 콕스의 비례위험 회귀분석을 실시하였다(박재빈, 2007; 송경일, 최종수, 2008; Vermunt, 1997). 콕스의 비례위험 회귀분석시 투입된 독립변수들간의 상관관계 분석을 실시한 결과 다중공선성의 우려는 없는 것으로 나타났다. 그리고 콕스 비례위험 회귀모형의 비례위험의 가정 검증을 위해 LML(log minus log survial) plot분석을 실시한 결과 비례위험의 가정도 충족되는 것으로 나타났다. 우선 조사과정의 특성과 관련된 변수들인 조사횟수, 면접시간, 면접원 변경여부, 유치조사여부 변수들은 한국청소년패널조사에서 제공하고 있지 않으므로 독립변수로 투입할 수가 없다. 다음으로 표본의 특성과 관련된 변수들 가운데에서 청소년들의 개인변수로 투입가능한 변수들 중, 인종, 학교전념 변수는 한국청소년패널조사에서 제공하고 있지 않고, 연령, 학력, 혼인상태, 취업여부 변수는 초4, 중2 패널인 한국청소년패널조사의 청소년에게는 해당되지 않으므로 독립변수로 투입할 수가 없다. 또한 표본의 특성과 관련된 변수들 가운데에서 청소년들의 사회경제적 배경변수로 투입가능한 변수들 중, 부모의 성, 부모의 연령, 부모의 인종, 가구소비수준 변수도 한국청소년패널조사에서 제공하고 있지 않으므로 독립변수로 투입할 수가 없다. 이러한 분석결과는 향후 아동 및 청소년 대상의 패널데이터를 구축할 때 표본이탈을 최소화하기 위한 표본관리방법 강화에 어느 정도 도움을 줄 수 있다. 현재도 패널데이터 구축시 표본이탈을 최소화하기 위해 홈페이지 구축, 정기적인 연락, 생일축하카드, 패널진행경과에 대한 팜플렛 발송, 동의하에 주변지인들 연락처확보, 경품지급 등 일반적인 표본관리방법과 더불어 표본들 중 이탈위험이 큰 표본들을 선정하여 더 집중적으로 관리하는 이탈위험 표본관리방법을 사용하고 있다. 현재의 이탈위험 표본관리는 조사 및 표본관리과정에서 타 표본에 비해 소극적이고 비협조적인 태도를 보인다거나 타 표본에 비해 연락이 잘 안된다거나 하는 표본을 조사면접원 및 표본관리담당자의 견해를 바탕으로 선정해서 더 많은 예산을 책정하여 더 많은 연락을 취하여 표본이탈을 최소화하는 방법으로 진행하고 있다. 이러한 이탈위험 표본관리방법은 기 구축된 패널들의 표본이탈을 최소화하는데 중요한 기여를 해 왔다.