Analysis of medical panel data using multivariate probit linear mixed models

다변량 경시적 이항자료는 복잡한 상관관계가 존재한다. 따라서 이 자료는 분석할 때 상관관계를 모형에 반영해야 하며 이 상관관계를 설명하는 공분산행렬 또는 상관행렬은 양정치성을 만족해야 한다. 이러한 제약을 해결하기 위해 다양한 모형이 제안되었다. 본 논문에서는 다변량 일반화 선형 혼합 모형, 다변량 주변화 임의효과 모형, 다변량 프로빗 선형 혼합 모형을 제시한며 이 모형들이 앞서 제시한 복잡한 상관관계를 어떻게 반영하는지 설명한다. 하지만 다변량 일반화 선형 혼합 모형과 다변량 주변화 임의효과 모형은 이러한 복잡한 상관관계를 모두 다 설명할 수가 없다. 그런데 최근에 Lee 등 (2024)가 제안한 다변량 프로빗 선형 혼합 모형은 이 상관관계를 모두 잘 설명하는 모형이다. 따라서 우리는 이 모형을 이용하여 한국의료패널 자료를 분석한다. 반응변수인 주관적 불건당 응답, 섭식 문제 엽, 과음 여부에 영향을 미치는 요인을 탐색한 결과, 세 반응변수에 가장 유의하게 영향을 미치는 변수는 중간 소득, 고등학교 이하의 교육 수준, 나이이다. 선행 연구의 단변량 분석에서 확인된 설명변수의 영향과는 반대되는 경향이 나타났으며, 이는 다변량 경시적 자료의 상관구조를 고려한 결과로 보인다. 다변량 경시적 자료의 분석에서는 자료의 상관구조를 모형에 적절히 반영해야 한다.