이 문서를 요약해서 말해줄래?
결측정보의 비를 r이라고 할 때 r ≦ 0.3 이하인 경우에 가상 자료의 개수 m은 3～5 정도가 권장되며, r ≦ 0.1 인 경우 m ≧ 3 이면 대중 대치법의 효율성이 m = ∞에 비하여 97%에 달한다고 알려져 있으므로(윤성철, 2004) 본 연구의 상황에서 총 5개의 대치 데이터는 충분한 개수라고 할 수 있다. 여기서 다중 대치를 위한 조건으로서는 결측값이 무작위적으로 분포해야 한다는 가정이 존재하는 것이 사실이다(Missing Completely At Random, MCAR 또는 Missing At Random, MAR). 그러나 주어진 데이터 내에서 결측값이 무작위적인지 혹은 그렇지 않은지(Missing Not At Random, MNAR)를 증명하는 일은 쉽지만은 않은 일이며 이에 따라 특별한 이론적 근거가 없는 한 최대한 많은 예측 변수를 투입하여 MAR을 합리적으로 가정하게 된다(Gelman & Hill, 2006: 529-543). 국내 패널 데이터의 결측치에 관한 논의들이 어느 정도 이루어졌으며(e.g. 손창균, 2011; 송헌재, 2012) 그 중에서는 한국교육고용패널과 관련된 문헌도 있었으나(e.g. 천영민․조아름, 2017), 그 중 일부(e.g. 손창균․신재동, 2009)를 제외하면 대부분은 패널 이탈에 대한 연구에 해당하였고 특히 본 연구에서와 같은 한국교육고용패널의 1,000개 이상의 변수들 각각에 대하여 MAR을 가정하지 않을 이론적 근거를 발견하기는 어려웠으므로 본 연구에서 다중 대치를 사용하여도 큰 무리가 없다고 판단하였다.
결측정보의 비를 고려하여 본 연구 상황에서 총 5개의 대치 데이터는 충분한 개수라고 할 수 있다. 또한 선행연구들에서 MAR를 가정하지 않을 이론적 근거를 발견하지 못했으므로 본 연구에서 다중 대치를 사용하여도 큰 무리가 없다고 판단하였다.