표제지

목차

Ⅰ. 연구배경과 목적 3

Ⅱ. 통계적 연계 이론과 사례 7

1. 통계적 연계의 원리 7

2. 통계적 연계 국내 사례 10

3. 통계적 연계 해외 사례: PISA와 TALIS의 연계 17

4. 소결 18

Ⅲ. 교육 분야 데이터의 통계적 연계 시뮬레이션 20

1. 통계적 매칭 시뮬레이션1: 한국교육종단연구2013의 분할 후 연계 20

2. 통계적 매칭 시뮬레이션2: 한국교육종단연구와 사교육비조사의 연계 31

Ⅳ. 결론 및 제언 41

참고문헌 44

판권기 46

〈표 1〉 데이터 연계 유형 7

〈표 2〉 공통변수의 평균 비교 22

〈표 3〉 사교육비 원변수와 매칭된 변수를 종속변수로 한 회귀분석 결과 28

〈표 4〉 연계 파일과 기준 파일의 변수 표준화 32

〈표 5〉 사교육비조사와 한국교육종단연구2013의 공통변수 평균 비교 34

〈표 6〉 사교육비조사와 한국교육종단연구2013의 공통변수 평균 비교 35

〈그림 1〉 통계적 매칭의 원리 9

〈그림 2〉 한국교육종단연구2013 6차 조사의 무작위 분할을 통한 통계적 매칭 방법 예시 21

〈그림 3〉 사교육을 경험한 비중의 비교(95% CI) 23

〈그림 4〉 원변수와 매칭된 변수의 분포 비교(Kernel Density Estimation) 1 24

〈그림 5〉 원변수와 매칭된 변수의 분포 비교(Kernel Density Estimation) 2 25

〈그림 6〉 소득과 지역 규모별 사교육비 평균(95% CI): 원변수와 매칭된 변수의 비교 26

〈그림 7〉 소득과 지역 규모별 사교육 시간 평균(95% CI): 원변수와 매칭된 변수의 비교 26

〈그림 8〉 인식 변수 매칭 결과: 원자료 값과 매칭된 값의 빈도수 비교 30

〈그림 9〉 KELS13의 총 사교육비와 매칭된 총 사교육비의 분포 37

〈그림 10〉 KELS13의 사교육비와 매칭된 사교육비의 분포 비교(Kernel Density Estimation) 38

〈그림 11〉 지역 규모와 성별 총 사교육비 평균(95% CI): 원변수와 매칭된 변수의 비교 40

〈그림 12〉 소득 수준별 사교육비 평균(95% CI): 원변수와 매칭된 변수의 비교 40