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  • P-ISSN1229-067X
  • E-ISSN2734-1127
  • KCI

분위 로지스틱 성장 곡선 추정 절차의 비교

A Comparison of Estimation Procedures for Quantile Logistic Growth Curves

한국심리학회지: 일반 / Korean Journal of Psychology: General, (P)1229-067X; (E)2734-1127
2014, v.33 no.4, pp.929-948
장승민 (한림대학교)
배소영 (한림대학교)

초록

발달 과정에서 나타나는 개인차 혹은 개인의 상대적 위치를 기술하는 한 가지 방법은 상위 10%, 하위 10% 등에 해당하는 개인들의 분위 성장 궤적들을 추정하여 각 개인이 어느 분위의 성장 곡선에 위치하는지를 기술하는 것이다. 본 연구는 분위 로지스틱 성장 곡선을 추정하는 두 가지 방법인 2단계 비선형 회귀모형과 로지스틱 함수의 역함수로 변환한 값에 대한 분위수 회귀모형을 소개하였다. 실제 자료인 563명의 영아들의 낱말 이해 검사 점수에 대하여 두 방법을 적용한 결과를 비교하여 어느 방법이 성장 곡선 추정에서 더 좋은 수행을 보이는지를 확인하였다. 분석 결과 2단계 비선형 회귀모형은 추정 분위수 역전 현상을 보였지만 분위수 회귀모형은 이러한 현상을 보이지 않았다. 또한 분위수 회귀모형은 비선형 회귀모형에 비해 더 높은 분류 정확도를 보였다. 분위 성장 곡선을 추정하기 위해 통계 모형을 적용하는 것의 필요성을 논의하였다.

keywords
성장 곡선, 분위수 회귀모형, 비선형 회귀모형, 로지스틱 성장 함수, growth curve, quantile regression, nonlinear regression, logistic growth function

Abstract

Identifying an individual’s standing on estimated quantile growth curves including lower 10 percentile and upper 10 percentile growth curve, for example, is one way to describe individual differences in developmental process of psychological characteristics. The present study introduced two different approaches for quantile logistic growth curve estimation, i.e., two-step nonlinear regression model and quantile regression model with transformation. An application of the two procedures was illustrated using a real data example of the word understanding test scores obtained from 563 infants. The quantile regression model performed better than the two-step nonlinear regression model in estimation of quantile growth curves. Quantile regression model did not show rank-reversed estimated quantile scores but the two-step nonlinear regression method did. In addition, the former also showed higher accuracy in classification proportion than the latter. It was discussed why we need to use more elaborated statistical models to estimate quantile growth curves.

keywords
성장 곡선, 분위수 회귀모형, 비선형 회귀모형, 로지스틱 성장 함수, growth curve, quantile regression, nonlinear regression, logistic growth function

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