이근백

경북대학교 통계학과 학사/석사
미국 University of Florida 통계학 박사
미국 Louisiana State University Health Sciences Center-New Orleans 조교수
성균관대학교 통계학과 조교수/부교수/정교수

'저자가 경시적 자료(longitudinal data)라는 개념을 처음 접하게 된 것은 박사과정 중 지도교수를 선택하던 시기인 2002년으로 기억된다. 처음 접하는 이 개념을 학위논문 주제로 지정하고 혼자서 공부하려니 처음에는 쉽지 않았던 것이 사실이었다. 왜냐하면, 그동안 배웠던 과목 중에서는 이러한 형태의 자료를 분석하기 위한 통계적 모형을 배운 적이 없었기 때문이었다. 따라서 이 분야를 이해하는 데 많은 시간과 노력이 필요했었던 것으로 기억된다. 졸업 후 Louisiana State University Health Sciences Center를 거쳐 성균관대학교에서 근무하며 여러 과목을 가르치다가 이제는 전공 분야인 경시적 자료분석을 제대로 학생들에게 알려 주고 싶다는 생각을 하게 되었다. 또한 학생들에게 내가 겪었던 어려움을 조금이라도 줄여 주고 싶다는 생각에 이 책을 집필하게 되었다.

경시적 자료는 사회과학에서 패널 자료(panel data)로 알려져 있는 자료이다. 이 자료는 각 개체(subject)에서 반복적으로 결과치를 측정함으로써 그 반복 측정된 결과치 간의 상관관계가 존재하게 된다. 기존의 모형을 이용하여 경시적 자료를 분석하면 이러한 상관관계를 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 반복 측정된 응답변수에 대한 공변량 효과의 추정에서 편향이 발생하게 된다. 따라서 경시적 자료를 분석하기 위한 모형은 반복 측정치 간의 상관관계를 어떻게 설명할 것인지에 대한 통계적 모형을 제안하는 것이다. 이 책에서는 그동안 배웠던 다양한 통계적 모형에 대한 반복 측정치들의 상관관계를 어떻게 설명하면서 모형화하는지를 보여준다. 그리고 경시적 자료를 크게 연속형 경시적 자료와 범주형 경시적 자료로 나누어 그 자료를 분석하기 위한 통계적 모형을 제시하였으며, 그 모형으로는 일반선형모형(general linear model), 선형혼합모형(linear mixed model), 일반화 추정방정식(generalized estimating equations)을 이용한 주변모형(marginal model), 일반화선형혼합모형(generalized linear mixed model), 전이모형(transition model)이 있다. 또한, 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 다변량 경시적 자료분석을 위한 다변량 선형모형도 수록하였다. 이 모든 모형은 R 프로그램을 이용하여 실제 자료에 적용하여 분석되었고 그 결과를 각 장에서 나타내고 있다.

이 책은 통계학과 석사 및 박사과정에 있는 대학원생을 대상으로 집필한 것이다. 따라서 기본적인 수리통계학, 회귀분석, 범주형 자료분석을 마쳤다는 가정하에서 제시된 모형을 설명하고, 모수추정을 설명하였다. 즉, 위에서 언급한 과목을 마치지 못한 학생은 다소 어려울 수 있다. 이런 학생은 자세한 수식 부분을 건너뛰고 모형설명과 R 코드를 이용하여 자료분석에 집중해서 볼 것을 제안한다. R 코드를 이용한 자료분석에서는 최대한 다양한 형태의 자료분석을 보여주고 있으며 코드만을 이용하여 독자들이 만나게 되는 다양한 경시적 자료를 분석할 수 있도록 노력하였다. 추가적으로 통계학과 박사과정의 학생들을 위하여 다소 이론적인 내용(장 또는 절에 *로 표시한 부분)도 많이 넣어 두어 그들의 연구에 도움이 되도록 하였다.

좋은 책을 위해 최선을 다했지만, 오류나 부족한 부분이 있을 수 있다. 이에 대한 독자 여러분의 많은 조언을 구하며, R 코드와 출간 후 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(http://www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하길 바란다.