본 연구는 결정적 연계 후, 확률적 연계를 실시하는 방법으로 진행되었다. 결정적 연계로 이름, 주소와 같은 식별정보를 변수로 썼으나 특성그룹에서 자료의 분포가 부적합한 것으로 판단되었다. 따라서 혼인상태, 교육정도와 같은 확률적 자료연계를 실시하여 두 방법을 비교 평가 하였다.
본 연구는 결정적 연계 후 연계되지 못한 자료에 대해서는 확률적 연계를 실시하는 방법으로 진행되었다. 결정적 연계를 위해 이름, 주소, 생년월일(나이), 성별을 블록킹 변수로 사용하였고, 정확 연계율을 높이기 위해 2단계로 나누어 진행하였다. 첫 번째 단계에서는 총 315,227명 중 208,097명인 66%가 정확 연계되었다. 추가로 실시한 두 번째 단계에서는 22,294명이 더 연계되어 총 정확 연계된 자료(추정포함)는 230,373명(73.1%)으로 결정되었다. 하지만 특정한 특성그룹에서 연계율이 상대적으로 떨어지면서 연계된 자료의 분포가 원자료의 분포와 달라 현재의 연계율에서는 연계된 자료만을 이용하기에는 부적합한 것으로 판단되었다. 따라서 확률적 연계과정을 추가함으로써 원자료와 연계자료의 분포를 줄이려는 시도가 필요하였다. 이에 따라 이름, 주소와 같은 식별정보가 아닌 혼인상태, 교육정도와 같은 개인정보를 이용한 확률적 자료연계를 실시하고, 결정적으로 연계된 자료를 기준으로 삼아 두 방법을 비교·평가하고자 하였다.