결측값의 발생 원인과 대치 접근

결측값(missing values) 처리는 데이터 과학과 통계 분석에서 흔히 마주치는 문제 중 하나입니다. 결측값이 발생하는 원인에 따라 적절한 대치 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 원인별로 문제를 나누고, 각각에 대해 세부 해결 방법을 제시하겠습니다.

1. 결측값 발생 원인

결측값 발생 원인을 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

1. 완전 무작위 결측(MCAR, Missing Completely At Random): 결측이 발생하는 이유가 완전히 무작위로, 다른 변수들과 관련 없이 일어나는 경우입니다.
2. 무작위 결측(MAR, Missing At Random): 결측이 다른 관측된 변수들에 의존하여 발생하지만, 결측값 자체에는 의존하지 않는 경우입니다.
3. 비무작위 결측(MNAR, Missing Not At Random): 결측이 발생하는 것이 결측값을 가진 데이터 자체의 속성에 의존하는 경우입니다.

2. 각 원인별 대치 방법

완전 무작위 결측(MCAR)

• 단순 대치 방법: 평균, 중앙값, 최빈값 등의 기초 통계량을 사용하여 결측값을 대체합니다. 이 방법은 데이터가 MCAR일 때 비교적 안전하게 사용할 수 있습니다.
• 데이터 삭제: 결측값이 있는 관측치를 전체적으로 제거합니다. 데이터의 양이 충분하고, 삭제가 분석 결과에 큰 영향을 미치지 않을 때 고려할 수 있습니다.

무작위 결측(MAR)

• 다중 대치 방법(Multiple Imputation): 결측값을 여러 번 대체하여 여러 개의 완전한 데이터 세트를 생성한 후, 각 데이터 세트에 대해 분석을 수행하고 결과를 합쳐 최종 결과를 도출합니다.
• 모델 기반 방법: 결측값이 있는 변수와 다른 변수 간의 관계를 모델링하여 결측값을 예측하는 방법입니다. 선형회귀, 로지스틱 회귀, 결정트리 등 다양한 모델을 사용할 수 있습니다.

비무작위 결측(MNAR)

• 경향 점수 매칭(Propensity Score Matching): 결측값이 있는 경우와 없는 경우 간의 경향 점수를 계산하여 매칭시키고, 이를 기반으로 결측값을 대체합니다.
• 모델 기반 대체: 결측값이 발생할 확률을 모델링하여 그 확률에 따라 결측값을 대체하는 방법입니다. 이 경우, 결측 메커니즘이 모델에 포함되어야 합니다.

결측값 처리는 단순히 대치 방법을 적용하는 것 이상의 문제입니다. 데이터의 특성을 정확히 이해하고, 결측값의 원인을 분석한 후, 가장 적합한 대치 방법을 선택해야 합니다. 각 경우에 따라 적절한 방법을 선택하고, 가능하면 여러 방법을 시도하여 비교 분석하는 것이 좋습니다. 결측값 처리 후에는 대치가 분석 결과에 미치는 영향을 평가하고, 필요한 경우 대치 방법을 조정해야 합니다.

결측값 처리 전략을 세울 때는 데이터의 구조, 결측값의 분포, 그리고 분석 목적을 고려해야 합니다. 또한, 처리 방법의 선택과 적용 과정에서 통계적, 기술적 지식뿐만 아니라, 분야의 전문 지식이 중요하게 작용합니다. 따라서, 결측값 처리는 데이터 분석 프로젝트에서 중요한 단계 중 하나이며, 신중하게 접근해야 하는 복잡한 과제입니다.