본 연구는 데이터마이닝의 여러 알고리즘을 비교하는데 중점을 두기보다 대화식 의사결정트리 등과 같이 해당 분야의 지식과 경험을 반영하여 보건사회학적 의미에서의 실증적 결과를 도출할 수 있는지에 더 중점을 두었다. 데이터마이닝의 모형은 예측에 필요한 변수와 규칙을 통계적, 수리적 알고리즘에 의해 찾아내는 분석방법이지만, 통계적 또는 수학적으로 최적인 알고리즘이 실제 환경에서 언제나 최적의 해를 제시하는 것은 아니다(백웅, 김남규, 2010). 이와 같은 맥락에서 치과의료 미충족 영향요인에 대한 의사결정트리 모형보다 로지스틱 회귀모형의 예측력이 더 놓은 것으로 나타났음에도 불구하고, 의사결정트리에 대한 해석과 고찰을 비중있게 다룬 이유이기도 하다. 의사결정트리는 분류 및 예측을 목적으로 하는 어떤 경우에도 사용될 수 있지만 분석의 정확도보다는 분석과정의 설명이 필요한 경우 더 유용하게 사용된다(최종후, 1999; 김진화, 2008). 다만 후속 연구에서는 의사결정트리의 CHAID, CART, C5.0, QUEST, CRUISE 등 여러 알고리즘을 적용하는 방법론 외에 Bagging(Breiman, 1996), Boosting(Freund & Schapire, 1997), Random Forest(Breiman, 2004) 등 앙상블(Ensemble) 방법론을 적용하여 모형을 최적 모형에 대한 탐구가 필요하다. 앙상블은 하나의 자료에 대해 여러 개의 예측모형을 만든 후 이를 결합하여 최종예측모형을 만드는 방법으로 단일 알고리즘(분류기)을 사용하는 것보다 더 좋은 예측 성과를 내는 것으로 알려져 있다(Dietterich, 1997; Kuncheva, 2004; 정연해 등, 2010). 본 연구의 연구방법론적 측면에서 궁극적인 의도는 본 연구를 통해 의사결정트리 등 기계학습 분야가 국내 보건의료 분야에서도보다 더 상용될 수 있도록 용이하게 접근하고자 하는 것이었다.
본 연구는 대화식 의사결정트리를 활용하는 등 보건사회학적 의미에서의 실증적 결과 도출에 중점을 두었기 때문에 통계적 또는 수학적으로 최적인 로지스틱 회귀모형보다는 의사결정트리에 대한 해석과 고찰에 보다 집중하였다. 더불어 본 연구를 통해 의사결정트리와 같은 기계학습 분야가 국내 보건의료 분야에서 보다 상용화되었으면 하는 궁극적인 의도가 있다.