통계조사자료와 행정자료 간의 통계적 매칭기법에 관한 연구
A Study on the Statistical Matching between Survey Data and Administrative Data
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초록
통계적 매칭에 의한 데이터 통합이란 보유하고 있는 데이터 파일에 필요한 변수가 없거나 결측값이 존재할 경우, 다른 원천 데이터로부터 모아진 데이터와 정보를 통합하는 것이다. 이와 같은 데이터 통합을 통해 데이터의 질을 상당히 높일 수 있을 뿐만 아니라, 다른 조사를 통해 데이터를 새로 얻는 것보다 시간과 비용을 절약하고 응답자의 부담도 줄일 수 있다. 즉, 효율적인 분석을 가능하게 하는 새로운 통합 데이터를 만드는 것이 통계적 매칭 기법의 목적이다. 본 연구에 서는 통계조사자료와 행정자료를 통합하여 양질의 데이터를 생성하기 위한 효율적인 통계적 매 칭기법 및 평가방법에 대한 연구를 수행한다. 또한 사례연구를 통해 랜덤 핫덱 방법을 이용한 국민연금자료와 사업체 기초조사자료의 통계적 매칭을 수행하고, 매칭 결과를 평가한다. 이러한 결과는 향후 행정자료의 효율적 활용을 도모하는 데 매우 중요한 역할을 할 것이다.
Abstract
Data fusion by the statistical matching technique is a way to obtain information from two or more data sources when a data does not contain necessary variables or contain missing values. When we analyze the data using statistical techniques, it is hard to have a data set which have sufficient variables. A variable matched data set from the several data sources is necessary to remedy this situation using various statistical methods. It can improve the data quality, and also reduce the cost and time of data gathering. The objective of statistical matching techniques is the generation of a new data set allows even more flexible analysis than each single data set. In our study, we discuss statistical matching techniques and assessment methods by statistically matching a survey data and a administrative data. In case study, both 'National pension data' and 'The census on basic characteristics of establishments' data are statistically matched using the random hot deck method. It is also validated by comparing with the original data. In the future, we can apply the statisticallymatched data set for more efficient data analysis and practical usage.
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