한국교육종단연구 데이터에 대한 위계적 선형모형의 적용

Application of Hierarchical Linear Model(HLM) on the Korean Educational Longitudinal Study Data

그룹 내에 조사단위가 위계적 구조를 형성하고 있는 자료는 오차항 사이에 상관관계가 존재하게 되며 상위수준에 따른 상수항 및 회귀계수 값이 층마다 차이를 보이게 된다. 그러나 이러한 자료의 특성을 무시하고 통상적인 최소제곱법(OLS: ordinary least square)을 적용하여 분석을 실시한 경우가 흔히 있다. 층을 가지고 있는 자료에서 일반적인 최소제곱법을 적용하여 분석하면 연구의 타당성이 결여되기 쉽고, 추정의 정밀도(precision)가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 자료가 위계적 구조를 가지고 얻어진 경우 그러한 특성을 반영하여 자료를 분석하는 위계적 선형모형(HLM: hierarchical linear model)의 특징과 내용을 살펴보고자 한다. 또한 한국교육종단연구 데이터에 대한 사례분석을 통하여 최소제곱법의 결과와 비교하여 유용성 및 효율성을 파악한다.

The fundamental concerns of the paper discusses character and structure of the hierarchical linear model (HLM) though Korean Educational Longitudinal Study data that are from a real educational and social research. When the data are collected with hierarchical structure that have two-level variable (or three-level variable), frequently incorrect results and conclusions are derived because appropriate statistical models are not considered. In this paper, in order to see that the hierarchical linear model derive appropriate results via the general linear model in the case of hierarchical structured date, the hierarchical linear model and the general linear model (linear regression) are applied on real data. Then, the results of two methods are compared with some remarks.