한국 중·고령자의 은퇴유형별 분류 규칙 도출에 관한 종단적 연구
이처럼 분류에 사용되는 다른 방법들에 비해 상대적으로 다양한 데이터의 척도나 분포에 사용될 수 있으며(Berry & Lionff, 2000), 결과가 나무구조에 의한 추론규칙(induction rule)으로 표현되기 때문에 과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있다는 장점을 가진다. 은퇴유형별 영향요인을 살펴보기 위한 본 연구는 두 개 이상의 변수가 결합하여 종속변수에 어떠한 영향을 주는지 쉽게 알 수 있는 의사결정나무모형 중 분류나무(classification tree)를 사용하고자 한다. 이 모형은 선형성(linearity), 정규성(normality), 등분산성(equal variance) 등의 가정을 필요로 하지 않는 비모수적(non-parametric) 방법으로, 교호효과(interaction effects)를 모형에 포함하여 분석하는 것이 어렵던 기존의 회귀분석이나 로짓분석과 같은 모수적 모형과 달리 의사결정나무의 모형은 이러한 효과를 효율적으로 추출해낸다는 장점이 있다. 
교호효과를 포함하여 쉽게 조사할 수 있는 방법으로 모수적 모형과 다른 것은 뭘까