경시적 자료는 자연과학 분야에서 반복측정 자료(repeated measured data)로, 사회과학 분야에서 패널 자료(panel study) 또는 교차적 시계열 자료(cross-sectional time series data)로 표현되기도 한다. 일반적 경시적 자료에서는 모든 관측 대상이 똑같은 측정 횟수를 가질 필요가 없으며, 또한 관측 시점이 반드시 일치할 필요도 없다. 종단 연구(longitudinal study)는 관심 있는 반응변수를 반복적으로 측정한다는 점에서 종종 시계열 자료와 혼돈되는 경우가 있다. 하지만 경시적 자료는 시계열 자료보다 더 많은 관측 대상에 대해 더 적은 관측 횟수를 가지며 주관심 목적은 반응변수의 패턴뿐만 아니라 그러한 패턴에 영향을 주는 공변량을 찾아내기 위해 적합한 통계적 모형을 설정하는 것이다. 본 책에서 다룰 구체적인 내용은 다음의 다섯 가지로 요약할 수 있다.

 

1. 시간에 따라 변화하는 패턴을 인식하기 위한 경시적 자료의 시각적 표현

2. 연관관계를 고려하면서 반응변수와 공변량과의 관계에 대한 통계모형

3. 범주형 경시적 자료분석을 위한 통계모형

4. 결측치 자료 발생 시 그 발생 원인을 고려한 통계모형

5. 생존 자료 또는 다변량 경시적 자료분석을 위한 결합모형

 

분석을 위해 R 프로그램과 SAS 프로그램을 적용하였다. 특히, R 프로그램의 여러 가지 패키지와 함수들을 소개하고자 하였다. 현재에도 세계 여러 곳의 통계학자들에 의해 R 패키지가 개발되고 있다. 따라서 본 책에서 소개하지 못한 분석 패키지가 업데이트되고 있다. 이러한 정보 획득의 용이함에도 불구하고 본 책을 집필한 가장 큰 이유는 다양한 통계학 전문 서적이 국문으로 출판될 필요가 있다고 생각되었기 때문이다. 기초통계학 수준의 책들은 넘쳐나는 데 반해 고급 수준의 통계학 서적의 부족은 부정확한 자료분석 방법의 적용과 잘못된 해석을 가져오게 된다. 이러한 어려움을 가지고 있는 연구자들에게 조금이나마 도움이 되고자 관련 연구의 경험을 바탕으로 본 책을 집필하기 시작하였다. 경시적 자료의 범위는 너무 넓어 모든 주제를 깊이 다루는 것은 저자의 능력으로 불가능하였다. 따라서 본 책의 범위는 경시적 자료분석에서 널리 사용되는 선형혼합모형(LMM), 일반화추정방정식(GEE) 그리고 일반화선형혼합모형(GLMM)을 R 또는 SAS를 통해 분석하는 방법을 소개하고자 한다. 또한 경시적 자료에서 발생하는 결측을 다루는 다양한 방법론을 소개하고 경시적 자료를 시간 가변 공변량으로 간주하여 생존분석 방법론을 적용한 결합모형을 다루었다.

이번 개정판에서는 초판에서 발견된 오타자를 수정하였고, 자료분석 방법을 좀 더 다양하게 보충하였으며, R 패키지와 SAS 프로그램을 업데이트된 버전에 맞춰 보완하였다.

여러모로 부족한 점이 많지만 이런 부분은 독자 여러분의 양해를 구하며 출간 후 나올 수 있는 수정사항과 책의 데이터 파일 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실을 통해 제공할 예정이니 참고하기를 바란다. 끝으로 이 책이 개정판까지 출간될 수 있도록 도와주신 모든 분들께 감사의 마음을 전하며 자료분석을 공부하는 분들이 이 책을 통해 조금이나마 도움이 되기를 진심으로 바란다.

[목 차]

제1장 경시적 자료

1.1 경시적 자료 구조의 이해

1.2 경시적 자료 예

 

제2장 탐색적 자료분석

2.1 스무딩 기법을 이용한 평균함수 추정

2.1.1 커널 추정

2.1.2 loess 스무딩

2.1.3 스무딩 스플라인

2.2 공분산 추정

2.2.1 공분산행렬

2.2.2 변이를 구성하는 요소

2.3 표본크기

 

제3장 반복측정 ANOVA 모형

3.1 랜덤효과를 가진 난괴법(RCBD)

3.2 split plot(분할구) 분석

3.3 반복측정 자료

 

제4장 모형선형혼합모형

4.1 혼합효과모형

4.2 공분산구조

4.3 최대우도추정량, 제한된 최대우도추정(REML)

4.4 고정효과와 랜덤효과의 추정

4.5 적용 예

4.5.1 가문비나무의 성장 곡선

 

제5장 일반화추정방정식

5.1 일반화선형모형(GLM)과 경시적 자료로 확장

5.2 주변모형

5.2.1 모형 설정과 모수의 해석

5.3 주변모형에서 GEE를 이용한 통계적 추론

5.4 모형의 선택

5.5 적용 예

5.5.1 이항 경시적 자료분석(자료 4: ICHS)

5.5.2 계수형(count) 경시적 자료의 분석(자료 5: Seizure)

5.6 GEE의 확장

 

제6장 일반화선형혼합효과모형

6.1 일반화선형혼합모형(GLMM)

6.2 모형 추정

6.3 적용 예

6.3.1 이항 경시적 자료분석: ICHS 자료

6.3.2 명목형 경시적 자료를 분석하기 위한 혼합모형

6.3.3 순서형 경시적 자료를 분석하기 위한 혼합모형

6.3.4 계수형 경시적 자료에 대한 GLMM 적용

 

제7장 결측치를 가진 경시적 자료분석

7.1 결측자료의 패턴

7.2 결측자료의 패턴과 분석 방법의 관계

7.3 MCAR에 대한 검정

7.4 MAR 결측 하에서 WGEE의 적용

 

제8장 생존 자료와 경시적 자료의 결합모형

8.1 생존분석

8.1.1 생존함수의 비교

8.1.2 생존함수(위험함수)의 회귀모형: 비례위험모형

8.2 결합모형

8.3 적용 예

 

■참고문헌

■찾아보기

■분석에 적용한 software