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이항로짓 분석을 위한 자료 설계와 변수 처리

제2권 POD도서

진하수 저

BOOKK(부크크) 2026.06.15.

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책소개

이항로짓 분석을 위한 자료 설계와 변수 처리 EPV, 리커트 척도, 결측치, 더미변수 처리 이항로짓 분석은 사회과학, 정책연구, 경영학, 보건학, 부동산학, 행정학, 관광학, 교육학 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 분석방법이다. 연구자가 설명하고자 하는 결과가 “선택한다/선택하지 않는다”, “참여한다/참여하지 않는다”, “이용의향이 있다/없다”, “직거래를 한다/중개거래를 한다”, “만족한다/만족하지 않는다”처럼 두 범주로 구분될 때 이항로짓 분석은 이항 종속변수를 다루는 대표적 방법이지만, 분석결과의 신뢰성은 모형 추정보다 자료 설계와 변수 처리의 정확성에 더 크게 의존한다. 그러나 이항로짓 분석은 단순히 통계 프로그램에서 종속변수와 독립변수를 지정한 뒤 실행하면 끝나는 분석이 아니다. 실제로 많은 오류는 모형 추정 단계가 아니라 분석 전 자료 설계와 변수 처리 단계에서 발생한다. 종속변수의 사건 범주를 잘못 정의하거나, 사건 수와 비사건 수를 확인하지 않거나, 명목형 변수를 연속형처럼 투입하거나, 리커트 척도를 아무 설명 없이 점수형 변수로 사용하는 경우 분석결과는 쉽게 왜곡될 수 있다. 이 책은 『이항로짓 분석 완전정복 시리즈』의 제2권으로, 이항로짓 분석을 실행하기 전에 반드시 점검해야 할 자료 설계와 변수 처리 문제를 다룬다. 제1권이 이항로짓 분석의 기본 개념과 구조를 이해하는 데 초점을 두었다면, 제2권은 실제 자료를 분석 가능한 형태로 정리하는 데 초점을 둔다. 즉, 이 책은 “이항로짓 분석을 어떻게 실행할 것인가”보다 먼저 “이항로짓 분석을 할 수 있는 자료를 어떻게 만들 것인가”를 설명한다. 이 책의 핵심 주제는 네 가지이다. 즉, 사건비율과 EPV(Events Per Variable, 변수당 사건 수), 측정수준과 변수 코딩, 리커트 척도 처리, 결측치와 이상치 처리, 실증예시 적용의 다섯 흐름으로 구성된다. 첫째, 사건비율과 EPV 검토이다. 이항로짓 분석에서는 전체 표본 수만으로 모형의 안정성을 판단할 수 없다. 사건 수와 비사건 수가 충분한지, 작은 사건군이 지나치게 부족하지 않은지, 후보 변수 수에 비해 사건 수가 충분한지 확인해야 한다. 둘째, 측정수준과 변수 코딩이다. 명목형, 순서형, 등간형, 비율형 변수는 서로 다른 방식으로 처리되어야 한다. 특히 범주형 변수는 더미변수로 변환해야 하며, 기준범주 설정에 따라 해석이 달라진다. 셋째, 리커트 척도 처리이다. 사회과학 연구에서 리커트 척도는 매우 자주 사용되지만, 가장 많이 오해되는 변수 유형이기도 하다. 단일 리커트 문항은 기본적으로 순서형 성격이 강하다. 반면 복수 문항으로 구성한 평균척도는 신뢰도와 구성타당도가 확보될 경우 연속형 변수처럼 사용할 수 있다. 이 책은 단일 문항과 평균척도를 구분하고, 리커트 척도의 정규성 검토에 대한 오해도 함께 설명한다. 넷째, 결측치와 이상치 처리이다. 결측치는 단순한 빈칸이 아니며, 이상치는 무조건 삭제할 값이 아니다. 결측치의 유형, 처리 방식, 이상치와 영향점의 판단 기준은 최종 분석표본과 회귀계수의 안정성에 직접 영향을 미친다. 이 책의 독자는 학사 과정에서 처음 이항로짓 분석을 접하는 학생, 석사 과정에서 설문자료를 이용해 논문을 준비하는 연구자, 박사 과정에서 보다 정교한 실증분석을 수행하려는 연구자까지 모두 포함한다. 따라서 가능한 한 어려운 수식보다 실제 연구자가 자주 마주치는 문제를 중심으로 설명하였다. 예를 들어 산지연금 이용의향, 부동산 직거래 여부, 정책 신뢰도, 가족동의 가능성, 리커트 평균척도, 결측치 처리, 더미변수 생성 등 실제 논문에서 자주 등장하는 상황을 활용하였다. 이 책은 다섯 개의 큰 부분으로 구성되어 있다. 제Ⅰ부에서는 분석 전 자료 점검을 다룬다. 종속변수의 사건과 비사건을 어떻게 정의할 것인지, 사건비율을 어떻게 산출할 것인지, 사건 수와 비사건 수를 어떻게 확인할 것인지, 후보 변수 수와 모형 자유도를 어떻게 산정할 것인지, EPV 기준을 어떻게 검토할 것인지를 설명한다. 이 부분은 이항로짓 분석의 기초 체력을 확인하는 과정이다. 제Ⅱ부에서는 측정수준과 변수 코딩을 다룬다. 명목형, 순서형, 등간형, 비율형 변수를 구분하고, 각 변수 유형에 따라 어떤 분석전략을 선택해야 하는지 설명한다. 특히 범주형 변수의 더미화, 기준범주 설정, k개 범주의 k-1개 더미화 원칙, 순서형 변수의 연속형 처리와 범주형 처리 가능성을 다룬다. 이 부분은 독립변수를 모형에 올바르게 투입하기 위한 핵심 절차이다. 제Ⅲ부에서는 리커트 척도 처리를 다룬다. 단일 리커트 문항을 어떻게 처리할 것인지, 복수 문항 평균척도를 어떻게 만들 것인지, 신뢰도와 구성타당도를 어떻게 검토할 것인지 설명한다. 또한 이항로짓 분석에서 독립변수의 정규성이 필수 조건이라는 오해를 바로잡고, 정규성보다 로그오즈 선형성, 이상치, 영향점, 분포 확인이 더 중요하다는 점을 설명한다. 제Ⅳ부에서는 결측치와 이상치 처리를 다룬다. MCAR, MAR, MNAR의 개념을 설명하고, listwise deletion, pairwise deletion, 평균대체, 다중대체의 장단점을 비교한다. 또한 표준화 잔차, 레버리지, Cook’s distance, DFBETA를 통해 이상치와 영향점을 어떻게 판단할 수 있는지 설명한다. 이 부분은 분석결과의 신뢰성과 재현가능성을 확보하기 위한 과정이다. 제Ⅴ부에서는 산지연금 이용의향 분석을 실증분석 예시로 제시한다. 이 장은 제2권 전체의 종합 실습에 해당한다. 연구문제 설정, 종속변수 이항화, 리커트 독립변수 구성, 신뢰도 분석, 평균척도 생성, EPV 검토, 더미변수 생성, 결측치 처리, 실제 이항로짓 추정 결과 해석, 정책적·학문적 시사점, 연구의 한계와 후속 연구과제까지 단계적으로 정리한다. 이 장을 통해 독자는 앞에서 배운 내용을 하나의 실제 분석 흐름으로 연결할 수 있다.

책소개 더보기펼치기

I. 분석 전 자료 점검: 개요와 필요성 1
1. 종속변수 사건비율 점검 12
1) 사건과 비사건의 정의 12
2) 사건비율 산출 14
3) 불균형 여부 판단 16
4) 희소사건 여부 판단 18
5) 사건비율 보고 문장 작성 19
6) 이 절의 학습용 요약 21
7) 참고문헌 22
8) 용어정리 23
2. 사건 수와 비사건 수 확인 26
1) 사건 수 기준 26
2) 비사건 수 기준 28
3) 작은 사건군 기준의 필요성 30
4) 표본 규모와 추정 안정성 32
5) 이 절의 학습용 요약 34
6) 참고문헌 34
7) 용어정리 35
3. 후보 변수 수 산정 37
1) 후보 독립변수 목록화 38
2) 통제변수 목록화 39
3) 범주형 변수의 자유도 계산 41
4) 모형 자유도 산정 43
5) 변수 수 과다 문제 45
6) 이 절의 학습용 요약 47
7) 참고문헌 48
8) 용어정리 49
4. EPV 기준 검토 51
1) EPV의 정의 51
2) 전통적 EPV≥10 기준 54
3) EPV 기준의 한계 55
4) 자유도 기준 EPV 계산 57
5) EPV와 변수선정 전략 59
6) EPV 부족 시 대안 62
7) 이 절의 학습용 요약 63
8) 참고문헌 64
9) 용어정리 65
II. 측정수준과 변수 코딩 67
1. 측정수준의 구분 70
1) 명목형 변수 70
2) 순서형 변수 72
3) 등간형 변수 74
4) 비율형 변수 76
5) 측정수준에 따른 분석전략 78
6) 이 절의 학습용 요약 80
7) 참고문헌 81
8) 용어정리 81
2. 범주형 변수 더미화 83
1) 더미변수의 개념 83
2) 기준범주 설정 85
3) k개 범주의 k-1개 더미화 87
4) 기준범주 변경에 따른 해석 변화 89
5) 논문 결과표 작성 방식 91
6) 이 절의 학습용 요약 93
7) 참고문헌 94
8) 용어정리 94
3. 순서형 변수 처리 96
1) 순서형 변수의 특성 96
2) 연속형 처리 가능성 99
3) 범주형 처리 가능성 101
4) 순서형 로짓 활용의 가능성 103
5) 강건성 분석 전략 105
6) 이 절의 학습용 요약 107
7) 참고문헌 107
8) 용어정리 108
III. 리커트 척도 처리 110
1. 단일 리커트 문항의 처리 113
1) 단일 문항의 순서형 성격 113
2) 범주형 처리 115
3) 연속형 처리의 위험 117
4) 논문에서의 정당화 문장 119
5) 이 절의 학습용 요약 122
6) 참고문헌 123
7) 용어정리 123
2. 복수 문항 평균척도 처리 125
1) 합성척도의 개념 126
2) 평균값 산출 128
3) 신뢰도 검토 130
4) 구성타당도 검토 132
5) 연속형 변수 처리의 조건 134
6) 이 절의 학습용 요약 136
7) 참고문헌 136
8) 용어정리 137
3. 정규성보다 중요한 로짓모형의 점검 기준 139
1) 로짓모형과 정규성 140
2) 독립변수 정규성의 비필수성 141
3) 로그오즈 선형성의 중요성 143
4) 이상치와 영향점 검토 145
5) 분포 확인의 보조적 의미 147
6) 이 절의 학습용 요약 149
7) 참고문헌 149
8) 용어정리 150
IV. 결측치와 이상치 처리 152
1. 결측치 유형 155
1) MCAR 156
2) MAR 157
3) MNAR 159
4) 결측 패턴표 작성 161
5) 이 절의 학습용 요약 163
6) 참고문헌 164
7) 용어정리 165
2. 결측치 처리 방법 167
1) listwise deletion 168
2) pairwise deletion 169
3) 평균대체의 한계 171
4) 다중대체 173
5) 결측치 처리 결과 보고 175
6) 이 절의 학습용 요약 178
7) 참고문헌 178
8) 용어정리 179
3. 이상치와 영향점 181
1) 표준화 잔차 182
2) 레버리지 183
3) Cook’s distance 185
4) DFBETA 187
5) 영향점 제거 여부 판단 189
6) 이 절의 학습용 요약 192
7) 참고문헌 192
8) 용어정리 193
V. 실증분석 예시: 산지연금 이용의향 분석 195
1. 산지연금 이용의향 분석의 기본 설계 198
1) 연구문제 설정 198
2) 종속변수: 이용의향 있음/없음 200
3) 리커트 독립변수 구성 202
4) 신뢰도 분석 204
5) 평균척도 생성 206
6) EPV 검토 208
7) 더미변수 생성 210
8) 결측치 처리 212
9) 분석 전 점검표 작성 213
10) 이 절의 학습용 요약 215
11) 참고문헌 216
12) 용어정리 217
2. 종합 실습: 산지연금 이용의향 분석 219
1) 원자료 구조와 분석대상 확인 219
2) 변수 처리와 분석변수 구성 220
3) 신뢰도 분석과 평균척도 생성 결과 222
4) 결측치 처리와 최종 분석표본 223
5) EPV 검토 결과 224
6) 이항로짓모형 전체 적합도 225
7) 이항로짓 추정 결과 해석 227
8) 예측분류 결과와 해석 229
9) 자료 설계와 변수 처리 관점의 실증결과 평가 230
10) 결과 해석 시 주의점 231
11) 이 절의 학습용 요약 232
3. 결과 종합, 시사점 및 후속 연구과제 234
1) 실증분석 결과 요약 234
2) 정책적 시사점 235
3) 학문적 시사점 237
4) 연구의 한계 238
5) 향후 연구과제: 시리즈와의 단계적 연결 239
6) 종합 결론 240

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저자 소개 1

저진하수

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디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다.

저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝 기반 예측모형 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행하고 있다. 특히 사회과학과 정책연구에서 자주 활용되는 선택행동 분석, 이용의향 분석, 참여 여부 분석, 정책 수혜 여부 분석, 사건 발생 여부 분석을 실제 연구문제와 연결하여 해석하는 데 깊은 관심을 가지고 있다.

STATA, SPSS, R, Python을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리, 머신러닝·딥러닝 기반 인공지능 분석, SCI·KCI 논문 연구, 블록체인과 가상자산, 기후변화와 ESG 평가 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행해 왔다. 그러나 저자가 가장 중요하게 여기는 것은 분석기법 자체가 아니다. 어떤 연구문제를 설정하고, 어떤 비교집단을 구성하며, 어떤 가정을 통해 인과효과를 식별하고, 그 결과의 불확실성과 한계를 얼마나 투명하게 보고하는지가 연구의 신뢰성을 결정한다고 본다. 『차이의 차이 분석 마스터하기』 전 7권은 이러한 문제의식에서 출발한다. 이 시리즈는 기초 2×2 DID에서 패널자료와 이원고정효과, 평행추세와 이벤트 스터디, 현대 DID 추정량, 확장 설계, 강건성 및 민감도 분석, 재현가능 연구와 국제학술지 투고까지 DID 연구의 전 과정을 하나의 체계로 연결한다.

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