설문자료의 경우 무응답 결측치가 다수 발생하며 가장 보편적인 처리방법인 완전제거법은 정보손실을 야기한다. 본 연구는 이를 보완하기 위해 EM방식의 다중대체법으로 총 5세트의 결측 대체 자료를 생성하여 HLM 프로그램을 이용한 분석의 통합 결과이다.
종단자료와 같은 설문자료의 경우 무응답 반응의 결측치가 다수 발생한다. 가장 보편적인 결측 처리방법이며 하나의 사례라도 결측된 문항이 존재할 경우 그 행의 전체자료를 삭제하여 분석에서 제외하는 완전제거법(listwise deletion, LD)이 있다. 하지만, 완전제거법은 편의 발생 및 전체표본의 사례수보다 더 적은 사례수의 자료를 사용하기 때문에 정보 손실을 야기한다(이화정, 강석복, 2012). 다중대체법(multiple imputation, MI)은 이를 보완하기 위한 방법이며, 본 연구에서 사용하는 모든 변수를 상호 보조변수로 활용한 EM방식의 다중대체법(MI)을 통해 총 5세트의 결측 대체된 자료(imputed data)를 생성하였다. 본 연구는 HLM 프로그램을 이용하여 5개 데이터 세트에 대한 분석의 통합 결과이다(Raudenbush et al., 2011). HLM 프로그램에서 제공하는 다중대체 옵션의 회귀계수 추정값은 결측 대체된 자료(imputed data)의 분석 평균이며, Little과 Schenker(1995)의 방식에 의해 표준오차가 산출된다(송미영, 임현정, 임해미, 박혜영, 구자옥, 2015, 재인용). 즉, HLM 프로그램의 다중대체 옵션을 활용하여 분석함으로써 총 5회의 분석결과를 통합한 방식으로 산출된 최종 결과를 보고하였다.