인자분석을 이용한 장기요양보험 보조판정지표 연구

Supplementary Index for Long-Term Care Insurance Assessment Committee using Factor Analysis

장기요양보험은 소득에 상관없이 고령이거나 노인성질환으로 일상에서의 생활이 어려운 사람에게 지원하는 공적보험제도이다. 제도의 시행에서 중요한 요소 중의 하나는 일상생활에서 도움이 필요한 대상자와 그렇지 않은 대상자를 구별해내는 것이다. 즉, 나이가 100세에 가까운 고령자 중에서도 일상생활이 가능한 사람이 있는 반면, 65세 이하에서 노인성 질환으로 인해 일상생활이 불가능한 사람이 존재하게 된다. 이에 일상생활 가능성의 점수를 다양한 요소들을 고려하여 산출하고 이를 통해 요양보험 신청자의 도움필요 정도를 판정하게 된다. 현재 점수 산정에 사용하고 있는 통계적 모형은 의사결정나무(decision tree)다. 이 모형은 해석의 편리성 때문에 널리 활용되고 있지만, 의사결정경계(decision boundary)가 불연속인 점, 예측오차가 상대적으로 큰 점 등의 단점 또한 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 등급판정모형의 문제를 보완하기 위해 인자분석(factor analysis)의 결과를 활용한 보조 지표를 제안하고자 한다. 즉, 최초 판정은 의사결정나무로 하되, 등급판정위원회의 최종 판정은 인자분석의 결과를 도식화하여 추가 검토하게 되므로 등급판정위원들이 보다 정확한 대상자를 선정할 수 있다. 실제자료에 적용해 본 결과 그 효율성을 확인할 수 있었다.

Long-term care insurance is a public insurance system that is provided to people who have difficulty in daily life due to old or geriatric diseases regardless of income. One of the important factors in the implementation of the system is to distinguish between those who need help in daily life and those who do not. The score of the possibility of daily life is calculated by taking various factors into consideration, and the degree of need for assistance of the care insurance applicant is determined. The statistical model used to calculate the score is the decision tree. Decision trees are widely used because of the convenience of interpretation, but they have drawbacks such as the discontinuity of decision boundaries and relatively large prediction errors. In this study, we propose a supplementary index through factor analysis in order to overcome the problem of the rating decision tree model. That is, the initial decision is made by decision trees, and the final decision of the rating committee is further reviewed by plotting the results of the factor analysis, so that the rating committee members can select service subjects more accurate. As a result of applying it to the actual data, the efficiency was confirmed.