간접효과를 검정하는데 사용되는 부트스트래핑(Bootstrapping)에 관한 설명으로 옳지 않은 것은?
- ①표본 자료로부터 Bootstrap 표집분포를 생성한다.
- ②Bootstrap 표집분포의 신뢰구간에 0이 포함되는지를 확인한다.
- ③자료의 다변량 정규분포 가정의 제약을 받는다.
- ④Bootstrap 기법이 제대로 기능하기 위해서는 관찰치들이 서로 독립적이어야 한다.
- ⑤추정의 정확성을 위해서는 최초 표본(original sample)이 충분히 커야 한다.
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정답 ③ — 부트스트래핑은 원표본에서 반복 재표집해 간접효과의 경험적 분포를 구하므로, 자료가 다변량 정규분포를 따른다는 가정이 필수는 아니다. 따라서 정규분포 가정의 제약을 받는다는 설명이 옳지 않다.
선지별 오답 이유
- ① 표본 재표집: 원자료에서 복원추출을 반복하고 각 재표본의 간접효과를 계산해 경험적 표집분포를 만들므로 타당하다.
- ② 신뢰구간과 영점: 간접효과의 신뢰구간에 0이 포함되지 않으면 영가설을 기각하는 방식으로 유의성을 판단하므로 타당하다.
- ③ 정규분포 가정: 경험적 재표집분포를 이용하므로 다변량 정규성을 필수 조건으로 요구하지 않는다. 따라서 부적절한 설명이다.
- ④ 관찰치의 독립성: 일반적인 사례 단위 재표집은 관찰치 간 독립성을 전제로 한다. 종속 자료에는 그 구조를 반영한 재표집 방법이 필요하므로 타당하다.
- ⑤ 원표본 크기: 재표집은 원자료에 없는 정보를 만들어 내지 못한다. 원표본이 너무 작으면 경험적 분포와 신뢰구간의 정확도가 떨어질 수 있으므로 타당하다.
관련 개념
부트스트래핑은 원표본에서 같은 크기의 표본을 복원추출로 여러 번 만들어 통계량을 반복 계산하는 방법이다.
매개효과에서는 각 재표본의 간접효과를 모아 경험적 분포와 신뢰구간을 구한다.
그 신뢰구간에 0이 포함되는지 살펴 유의성을 판단하며, 이 과정에 간접효과의 정규분포 가정은 필수적이지 않다.
매개효과에서는 각 재표본의 간접효과를 모아 경험적 분포와 신뢰구간을 구한다.
그 신뢰구간에 0이 포함되는지 살펴 유의성을 판단하며, 이 과정에 간접효과의 정규분포 가정은 필수적이지 않다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과