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여기에서는 개체 간 유사성을 이용한 여러 가지 마이크로데이터 연계 방안 중 실제 많이 사용되는 핫덱 대체(hot-deck imputation) 방안을 살펴본다. 핫덱 대체는 특별한 모수 분포의 가정 없이 를 바탕으로 하 여 제공 파일과 기준 파일에 속한 개체들의 거리를 정의하고 이를 바탕으 로 하여 무작위로 제공 파일의 개체를 선택하여 기준 파일의 값을 대체하 는 방안이다. 랜덤 핫덱은 그 사용 방안에 따라 크게 랜덤 핫덱(random hot deck), 순위 핫덱(rank hot deck), 거리 핫덱(distance hot deck) 의 세 가지로 구별할 수 있으며 이에 대한 간단한 설명은 다음과 같다 (Singh et al., 1993).
현업에서 주로 사용하는 핫덱 대체 방안은 별도의 모수 분포 가정 없이 제공 파일 개체로 기준 파일의 값을 바꾸는 것으로 랜덤 핫덱, 순위 핫덱, 거리 핫덱의 3가지 방안으로 나눌 수 있다. 