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한편, 데이터의 결측치로 인한 분석 사례 수의 감소는 모수 추정에 있어서 편의를 발생시키고, 통계적 검정력을 약화시킬 수 있다. 따라서 학교수준 변인에 포함된 결측치는 변인별 전체학교 평균으로 대체하였으며, 학생수준 변인 중 결측치가 비교적 많은 부모의 교육기대 변인은 가족형태(한부모가정), 직업지위, 부모학력, 가구소득, 총사교육비, 부모의 교육지원 변인을 상호 보조변인으로 활용하여 다중대체(multiple imputation)를 실시하였다. 다중대체를 통하여 생성된 5개의 데이터 세트를 활용하여 HLM 분석을 시행하였으며, 본 프로그램의 다중대체 분석 옵션에 의해 산출된 평균 분석결과를 보고하였다.
손실 데이터는 모수 예측에 편의를 만들고, 검정력을 떨어뜨린다. 학교수준 변인 결측치는 전체학교 평균으로 대체, 학생수준 변인 결측치는 상호 보조변인 활용으로 다중대체를 시행하였다.