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응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics v.25 no.2, 2012년, pp.363 - 376   피인용횟수: 1
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영 과잉 순서적 프로빗 모형을 이용한 한국인의 음주자료에 대한 베이지안 분석
Bayesian Analysis of Korean Alcohol Consumption Data Using a Zero-Inflated Ordered Probit Model

오만숙    (이화여자대학교 통계학과   ); 오현탁    (전북대학교 경영학부   ); 박세미    (이화여자대학교 통계학과  );
  • 초록

    순서적 다항 반응변수의 경우 종종 과도하게 많은 수의 관측치가 0 범주에서 발생하는 영 과잉 특성을 지닌다. 이러한 영 과잉 자료에서 0범주를 발생시키는 요인이 여러 개 존재할 때 일반적인 순서적 프로빗 모형은 자료를 설명함에 있어서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 영 과잉 특성을 반영한 이 단계 영 과잉 순서적 프로빗 모형의 베이지안 분석기법을 제시하고 이를 2008년도 통계청에서 조사한 한국인의 음주소비 자료에 적용시킨다. 첫 번째 단계에서는 음주소비가 하나도 없다고 답한 0 범주에 속하는 비음주자들을 신념 또는 영구적 건강상의 문제 등으로 상황에 관계없이 음주를 하지 않는 절대적 비음주자(genuine non-drinker, non-participant)와 현재 소비가 없지만 상황에 따라 음주자가 될 가능성이 있는 잠재적 음주자(zero consumption potential drinker)로 구분하는 프로빗 모형을 적용시켜 분석한다. 두 번째 단계에서는 잠재적 음주자와 1 이상의 범주에 속하는 실제적 음주자를 합하여 음주자 집단으로 보고 이에 대하여 순서적 프로빗 모형을 적용하여 분석한다. 분석결과, 비음주자 중 약 30%가 절대적 비음주자로 음주자료가 일반적 순서적 자료에 비하여 뚜렷한 영 과잉 특성을 가짐을 알 수 있었다. 각 변수의 한계효과를 분석함으로써 같은 설명변수가 절대적 비음주자와 잠재적 음주자에 미치는 영향이 서로 반대로 나타날 수 있음을 발견하였고, 따라서 한국인의 음주자료에 대하여 제안된 영 과잉 순서적 프로빗 모형이 유용함을 보여주었다.


    Excessive zeroes are often observed in ordinal categorical response variables. An ordinary ordered Probit model is not appropriate for zero-inflated data especially when there are many different sources of generating 0 observations. In this paper, we apply a two-stage zero-inflated ordered Probit (ZIOP) model which incorporate the zero-flated nature of data, propose a Bayesian analysis of a ZIOP model, and apply the method to alcohol consumption data collected by the National Bureau of Statistics, Korea. In the first stage of a ZIOP model, a Probit model is introduced to divide the non-drinkers into genuine non-drinkers who do not participate in drinking due to personal beliefs or permanent health problems and potential drinkers who did not drink at the time of the survey but have the potential to become drinkers. In the second stage, an ordered probit model is applied to drinkers that consists of zero-consumption potential drinkers and positive consumption drinkers. The analysis results show that about 30% of non-drinkers are genuine non-drinkers and hence the Korean alcohol consumption data has the feature of zero-inflated data. A study on the marginal effect of each explanatory variable shows that certain explanatory variables have effects on the genuine non-drinkers and potential drinkers in opposite directions, which may not be detected by an ordered Probit model.


  • 주제어

    영 과잉 .   마코브 체인 몬테칼로 .   사후분포 .   순서적 범주형 자료.  

  • 참고문헌 (10)

    1. 김승수, 정슬기 (2009). 대학생 음주실태와 문제음주 변화 추이, 2006년과 2008년 비교, <한국 알코올과학회지>, 10, 75-88. 
    2. 박재홍, 이민경, 장용언 (2010). 근로자의 직무스트레스가 우울에 미치는 영향: 음주량과 음주빈도의 조절효과, <한국 알콜과학회지>, 11, 1-14. 
    3. 서경현, 양승애 (2010). 중학생의 음주 지식 및 태도와 음주행위 요인 간의 관계, <한국 알코올과학회지>, 11, 15-26. 
    4. 윤명숙, 김성혜, 채완순 (2010). 노인의 음주 및 정신건강 특성이 자살생각에 미치는 영향, <한국 알코올과학회지>, 11, 27-44. 
    5. 천성수, 손애리 (2008). 한국인의 사인별 알코올기여도 산출, <한국 알코올과학회지>, 9, 1-12. 
    6. Becker, G. S. and Murphy, K. M. (1988). A theory of rational addiction, Journal of Political Economy, 96, 675-700. 
    7. Gurmu, S. and Dagne, G. A. (2009). Bayesian Approach to Zero-In ated Ordered Probit Models, with an Application, Georgia State University, University of South Florida. 
    8. Harris, M. N. and Zhao, X. (2007). A zero-inflated ordered probit model, with an application to modelling tobacco consumption, Journal of Econometrics, 141, 1073-1099. 
    9. Rodrigues, R. (2003). Bayesian analysis of zero-infalted distributions, Communications in Statistics, 32, 281-289. 
    10. Spiegelhalter, D. J., Best, N. G., Carlin, B. P. and Van Der Linde, A. (2002). Bayesian measures of model complexity and fit, Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 64, 583-649. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. 2015. "" Journal of the Chosun Natural Science = 조선자연과학논문집, 8(4): 305~312     

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