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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
1,125 - 1,135 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

데이터 매칭을 이용한 주관적 사회계층에 대한 인식과 노후준비에 관한 연구
김소희 통계학과 2018.01 학위논문
데이터 매칭을 이용한 주관적 사회계층에 관한 인식과 노후준비에 관한 연구
김소희 ,  오미애 ,  이상인 Journal of The Korean Data Analysis Society 2018.01 학술저널

초록· 키워드

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데이터 매칭은 다양한 출처의 자료를 통합하여 단일 자료로부터는 얻을 수 없는 새로운 가치를 창출하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 주관적 사회계층에 따른 노후준비여부를 살펴보고 향후 노후준비 실태 파악을 목적으로, 한국사회의 사회·심리적 불안 실태조사 자료와 국민노후보장패널 자료에 다양한 통계적 매칭 방법을 적용한 후 성능이 좋은 방법론을 선택하여 통합자료를 구축하였다. 고려한 데이터 매칭방법으로는 맨하튼 거리, 마할라노비스 거리, 고워 거리함수를 이용한 최근접 이웃 핫덱과 랜덤 핫덱 방법과 성향 점수 매칭방법이다. 본 연구에서는 고워 거리를 이용한 최근접 이웃 핫덱 방법을 적용하여 두 자료를 연계한 통합데이터를 구축하였다. 분석결과, 소속감, 행복감, 주관적 사회계층이 노후준비와 연관성이 있는 것으로 나타났다. 그리고, 주관적 사회계층이 높은 사람들은 본인이, 사회계층이 낮은 사람은 정부가 노후준비를 해야 한다고 생각하는 것으로 나타났다. 사회평등정도가 높고 주관적 사회계층이 높은 사람일수록 노후준비를 더 많이 하고 높은 생활비를 필요로 했으며 소득 자체도 높은 것으로 분석되었다.
#Data matching #Nearest neighbor distance hot deck #Social class #Preparation for old age.

목차

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참고문헌 (12)

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최현수 / 2015 / 데이터 연계방법론을 활용한 납세 및 복지수급여부에 따른 복지인식 비교 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 17(4):1983~1994 dbpia D'Orazio, M. / 2006 / Statistical matching: theory and practice / Wiley google schola Jeong, M. / 2014 / A study on data linkage methods for social survey data google schola Kim, B. / 2000 / Subjective class identification in korea: characteristics and determinants / Korean Society of Sociology 34(2):241~268 google schola 김소연 / 2016 / 성향 점수를 이용한 퍼지 매칭 방법: IBM SPSS 22 Ver. / 한국데이터정보과학회지 27(1):91~100 dbpia

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