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개념 난이도 / 선택지 난이도 / 최종 난이도

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정답은 4번입니다.

데이터 분석 시 결측값을 처리하는 방법은 크게 두 가지 접근으로 나뉩니다. 첫 번째는 결측값이 있는 데이터를 아예 삭제해 버리는 방법(제거법)이고, 두 번째는 결측값을 다른 적절한 값으로 채워 넣는 방법(대치법)입니다. 완전분석법은 이 중 첫 번째 방식에 해당합니다. 즉, 분석하려는 변수들 중 단 하나라도 결측값이 포함된 관측치(행)가 있다면 해당 행 전체를 분석 대상에서 삭제하고, 모든 변수값이 온전하게 존재하는 '완전한 사례'만을 가지고 분석을 수행하는 기법입니다.

1. 결측값이 포함된 관측치를 분석 대상에서 제외하고 남은 완전한 사례만 사용한다.
: 분석법의 가장 본질적인 정의를 정확하게 설명하고 있습니다. 데이터셋에서 결측값이 존재하는 레코드(행) 자체를 완전히 삭제해 버리기 때문에, 최종 분석에는 빈 데이터가 없는 온전한 관측치들만 남게 됩니다.

2. 결측 자료의 비율이 낮고 결측 발생이 무작위에 가까울 때 활용할 수 있다.
: 분석법을 적용하기 위한 가장 이상적인 조건입니다. 전체 데이터에 비해 결측값이 차지하는 비중이 매우 작고, 결측값이 발생한 원인이 특정한 패턴 없이 무작위라면, 일부 데이터를 삭제하더라도 남은 데이터가 여전히 전체 집단의 특성을 잘 대표할 수 있으므로 이 방법을 유용하게 사용할 수 있습니다.

3. 결측값이 많은 경우에는 정보 손실과 편향 문제가 커질 수 있다.
: 분석법이 지닌 치명적인 단점을 올바르게 지적하고 있습니다. 결측값이 포함된 관측치를 무조건 삭제하므로, 결측값이 많은 데이터셋에 이를 적용하면 분석에 사용할 수 있는 데이터의 양이 급격히 줄어드는 '정보 손실'이 발생합니다. 또한 결측값이 무작위가 아니라 특정 패턴을 띠고 있을 경우, 남은 데이터만으로 분석을 진행하면 원래의 특성이 왜곡되는 '편향(Bias)' 문제가 생길 수 있습니다.

4. 결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하여 모든 관측치를 분석에 포함한다.
: 결측값을 삭제하지 않고 특정 대푯값(평균값)으로 채워 넣어 데이터의 손실을 막는 방법은 완전분석법이 아니라 '평균 대치법(Mean Imputation)'에 대한 설명입니다. 완전분석법은 값을 임의로 채워 넣거나 대체하지 않으므로, 개념적인 접근 방식 자체가 전혀  다릅니다.

결측값 처리 기법은 크게 관측치를 없애는 '제거' 방식과 적절한 값으로 채우는 '대치' 방식으로 나뉩니다. 완전분석법은 결측값이 포함된 행 전체를 지워버리는 대표적인 제거 방식입니다. 1번, 2번, 3번 선택지는 완전분석법의 정의와 적용 조건, 그리고 한계점을 올바르게 서술하고 있습니다. 반면 4번 선택지는 결측값을 다른 값으로 대체하여 분석에 포함하는 '대치법(단순 대치법 중 평균 대치법)'을 설명하고 있으므로, 완전분석법에 대한 설명으로 옳지 않은 정답이 됩니다.

따라서 정답은 '4. 결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하여 모든 관측치를 분석에 포함한다.' 입니다.

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결측값 처리 방법 중 완전분석법(완전사례분석, Complete Case Analysis)은 결측값이 포함된 관측치를 모두 제외하고 결측이 없는 완전한 사례만을 분석하는 방법입니다. 이 방법은 구현이 간단하고 직관적이지만, 결측값이 많을 경우 데이터 손실이 크고 편향이 발생할 수 있습니다. 또한 결측이 무작위로 발생하는 경우에만 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 반면, 결측값을 평균값으로 대체하는 방법은 완전분석법이 아니라 단순 대치법에 해당하며, 완전분석법의 정의와는 다릅니다.

1. 결측값이 포함된 관측치를 분석 대상에서 제외하고 남은 완전한 사례만 사용한다.
완전분석법은 결측값이 포함된 관측치(행)를 분석 대상에서 제외하고, 결측이 없는 완전한 사례만을 사용하는 방법입니다. 따라서 1번 선지는 완전분석법의 정의에 부합하여 옳은 설명입니다.

2. 결측 자료의 비율이 낮고 결측 발생이 무작위에 가까울 때 활용할 수 있다.
완전분석법은 결측 자료의 비율이 낮고 결측 발생이 무작위에 가까울 때 활용할 수 있습니다. 결측이 무작위가 아니면 편향이 발생할 수 있기 때문에, 이 조건이 충족될 때만 적절한 방법입니다. 따라서 2번 선지도 옳은 설명입니다.

3. 결측값이 많은 경우에는 정보 손실과 편향 문제가 커질 수 있다.
결측값이 많은 경우 완전분석법을 사용하면 많은 데이터를 잃게 되어 정보 손실이 심하고, 이로 인해 분석 결과에 편향이 커질 수 있습니다. 이 점은 완전분석법의 단점으로 잘 알려져 있으므로 3번 선지도 옳은 설명입니다.

4. 결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하여 모든 관측치를 분석에 포함한다.
결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하는 방법은 평균 대치법으로, 완전분석법과는 다른 결측값 처리 방법입니다. 완전분석법은 결측값이 있는 관측치를 삭제하는 방법이므로, 4번 선지는 완전분석법에 대한 설명으로 옳지 않습니다.

완전분석법은 결측값이 포함된 관측치를 삭제하고 완전한 사례만을 분석하는 방법입니다. 따라서 결측값을 평균값으로 대체하여 모든 관측치를 분석에 포함한다는 4번 선지는 완전분석법에 대한 설명으로 틀렸습니다. 1, 2, 3번 선지는 완전분석법의 정의와 특징을 올바르게 설명하고 있습니다.

따라서 정답은 '4. 결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하여 모든 관측치를 분석에 포함한다.' 입니다.

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결측값 처리 방법 중 완전분석법(Complete Case Analysis)은 결측값이 포함된 관측치를 모두 제외하고 결측이 없는 완전한 사례만을 분석에 사용하는 방법입니다. 이 방법은 구현이 간단하고 직관적이지만, 결측값이 많거나 결측이 무작위로 발생하지 않을 경우 정보 손실과 편향이 발생할 수 있습니다. 반면, 결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하는 방법은 완전분석법이 아니라 단순 대치법에 해당하며, 완전분석법의 정의와는 다릅니다. 따라서 완전분석법에 대한 설명 중 평균값 대체는 옳지 않은 설명입니다.

1. 결측값이 포함된 관측치를 분석 대상에서 제외하고 남은 완전한 사례만 사용한다.
완전분석법은 결측값이 있는 관측치를 분석에서 제외하고 결측이 없는 완전한 사례만 사용하는 방법입니다. 이는 완전분석법의 기본 원리로, 가장 단순하고 직관적인 결측값 처리 방법입니다.

2. 결측 자료의 비율이 낮고 결측 발생이 무작위에 가까울 때 활용할 수 있다.
완전분석법은 결측 자료의 비율이 낮고 결측 발생이 무작위에 가까울 때 적합하게 사용할 수 있습니다. 결측이 무작위로 발생하지 않으면 분석 결과에 편향이 생길 수 있기 때문입니다.

3. 결측값이 많은 경우에는 정보 손실과 편향 문제가 커질 수 있다.
결측값이 많은 경우 완전분석법을 사용하면 분석에서 제외되는 데이터가 많아져 정보 손실이 크고, 이로 인해 편향 문제가 발생할 가능성이 큽니다. 따라서 결측값이 많을 때는 다른 대체 방법을 고려해야 합니다.

4. 결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하여 모든 관측치를 분석에 포함한다.
결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하는 방법은 평균 대치법으로, 완전분석법과는 다른 결측값 처리 방법입니다. 완전분석법은 결측값이 포함된 관측치를 삭제하는 방법이므로, 평균값 대체는 완전분석법에 대한 옳지 않은 설명입니다.

완전분석법은 결측값이 있는 관측치를 모두 제외하고 완전한 사례만을 사용하는 방법입니다. 따라서 결측값을 평균값으로 대체하여 모든 관측치를 분석에 포함한다는 설명은 완전분석법의 정의와 맞지 않습니다. 나머지 선지들은 완전분석법의 특징과 조건을 올바르게 설명하고 있습니다.

따라서 정답은 '4. 결측값을 해당 변수의 평균값으로 대체하여 모든 관측치를 분석에 포함한다.' 입니다.

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