본 연구에서는 데이터 마이닝의 방법론에 따랐으나 데이터에 존재하는 결측치 처리가 필요했다. 패널 데이터에는 구조적 결측치가 존재해서 1,711개의 변수를 제거해 1,063개의 변수를 유지했다. 또한 되도록 중3코호트의 1차년도부터 5차년도까지의 데이터를 활용하고자 했으므로 결측치에 대한 대치가 필요했다. 일반적으로 다중 대치법이 표준오차 추정이 가능하다는 면에서 장점이 많다.
본 연구에서는 교육 패널 데이터에 관한 유진은(2016)이나 문지영 외(2018)를 비롯한 선행연구에서와 같이 패널 조사에서 보고된 변수를 최대한 그대로 유지한 채로 시작하는 데이터 마이닝의 방법론을 따랐다. 다만 여기서 데이터에 상당 부분 존재하는 결측치를 처리하여야 하였다. 우선 패널 데이터에는 코호트가 응답하기를 꺼려하는 문항이거나, 혹은 설문지의 구성 등으로 인하여 발생하는 구조적 결측치가 존재하므로 적합 결과의 편향을 방지하기 위하여 변수 내에서 결측치 비율이 15%를 초과하는 변수 1,711개를 제거하여 1,063개의 변수를 유지하였다. 그럼에도 목록별 제거(listwise deletion)을 시험하였을 경우 관측이 불과 91건만 남게 됨을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 중3코호트의 1차년도부터 5차년도까지의 데이터를 되도록 많이 활용하고자 하였으므로, 결측치에 대한 대치(imputation)가 필요하다고 판단하였다. 일반적으로 다중 대치(multiple imputation)법은 단순 대치에 비하여 불확실성을 고려하면서 표준오차를 추정할 수 있다는 점에서 장점이 있다(Rubin, 2004). 다중 대치는 결측치가 존재하는 데이터에 대하여 특정한 알고리즘을 사용하여 결측치를 대치하여 채워 넣은 m개의 데이터를 만들고, 각각에 대한 분석을 수행한 후에 이를 종합하여 최종적인 판단을 내리는 분석 방법이다([그림 1]). 421×1,063 행렬에서 결측치 비율은 평균 7.77%였는데, 이는 다중 대치와 관련하여 결측치 비율이 10%를 넘을 경우 통계적 편향이 발생할 수 있다고 보는 선행 문헌이나(Bennett, 2001) 다중 대치를 활용한 벌점화 회귀에 대한 연구에서 최대 10%까지의 결측치를 허용했던 사례(Sabbe, Thas & Ottoy, 2013) 등에 비추어 볼 때 다중 대치를 활용할 수 있는 범위 내에 있는 것으로 판단하였다.