서열종속변수모형의 통상최소제곱(OLS) 추정은 적절한가?

Abstract

서열종속변수모형의 OLS 추정에 대해서는 여전히 찬성과 반대의 이론적 주장이 대립되고 있고, 현실에서도 서열종속변수모형에 대한 추정방법으로 OLS와 서열 Logit/Probit이 혼재되어 사용되고 있다. 이러한 이론적 및 현실적 상황을 고려하여 본 논문은 서열종속변수모형의 OLS 추정에 대한 이론적 논쟁을 검토하고, 국내 경험적 연구의 실태를 조사하며, 2017년 사회통합실태조사를 이용하여 OLS와 서열 Logit을 비교함으로써 OLS 추정의 적절성을 분석하였다. 서열종속변수모형의 종속변수는 정치상황 만족도이고 독립변수는 여성 가변수와 리커트 총합척도로 측정한 정부신뢰이다. 모형의 추정에 사용된 표본은 이론적 논쟁의 핵심 이슈인 표본크기(6가지), 종속변수의 점수 수(3가지), 정규성 여부(2가지)를 기준으로 총 36개를 구성하였다. OLS 추정의 왜곡 정도는 독립변수의 p값 그리고 OLS와 서열 Logit 간 p값 절대차를 종속변수로 하고 표본크기, 종속변수의 점수 수와 정규성 여부를 독립변수로 하는 회귀모형의 추정을 통해 검증하였다. 분석결과, 독립변수의 p값은 표본크기가 클수록 그리고 비정규분포인 경우에 작고, p값 절대차는 표본크기가 클수록 작은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 서열종속변수모형에 대한 OLS 추정의 왜곡은 표본크기에 따라 좌우된다는 것을 의미한다.