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. 
모수적 모형과 달리 교호효과를 포함하여 분석하는 것이 용이한 방법은 뭐야