SAS/AF를 이용한 통계적 데이터 결합 시스템에 관한 연구

Abstract

In data analyzing, the availability of data is a very important factor. Generally, analysis data could come from single or various sources, which would be similar or not. In fact, it is rare that a single data set will hold all that we need to answer the question facing. Therefore a key issue is an ability to deal with conflicting data. It is necessary to match the data from various sources for assembling the meaningful information. As a method of the matching, statistical matching is used for the production of a comprehensive data files from data in various sources. However, it is difficult for non-experts to use statistical data matching techniques because the techniques need statistical knowledge and programing abilities. This thesis has introduced an overview of statistical matching and developed a statistical data matching system by using SAS/AF and SCL. Finally we have applied the system to the "2006 city family survey of Korea".|최근 정보화 사회의 발전과 더불어 서로 다른 원천과 경로로부터 얻어지 는 많은 양의 자료들 속에서 의미 있는 정보를 찾고자하는 방법들이 연구되 어 왔다. 그 하나의 방법으로 원천이 서로 다른 데이터들을 통계적으로 결 합하여 의미 있는 정보를 얻을 수 있는“통계적 자료 결합 방법(statistical data matching)”이 제안되고 있다. 통계적 자료결합의 방법으로는 유클리 드 거리 혹은 마할라노비스 거리를 이용하는 ‘최근접이웃(nearest neighbor)’방법과, 회귀분석을 이용하는 방법, 성향점수(propensity score)를 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 통계적 자료 결합 방법은 결합 하고자 하는 자료의 특성과 상황에 따라 적절히 사용되어야 한다. 본 연구에서는 기존에 제안되어 있는 통계적 결합 방법론들을 전문지식이 없는 연구자들도 쉽게 사용할 수 있도록 통계적 결합 시스템을 구축하였다. 구축 방법은 SAS 소프트웨어에서 제공되는 기능을 이용하였다. SAS 제품 중 응용프로그램을 개발할 수 있도록 지원하는 SAS/AF (Application Frame) 와 SCL(Screen Control Language)를 이용하여 두 개의 파일을 통계적 방법으로 의미 있게 결합하는 통계적 결합 시스템 “SDMS (Statistical Data Matching System)”를 구축한다. 개발된 시스템으로 통 계청의 2007년 서울 도시가계조사 자료에 적용하여 결합을 수행해 보고 그 결과를 비교한다.