의사결정트리 모형은 목표변수의 형태에 따라 이산형인 경우 분류나무(classification tree), 연속형인 경우 회귀나무(regression tree)로 구분되며, 대표적인 분류나무는 CHAID(Kass, 1980). CART(Breiman et al., 1984), C4.5(Quinlan, 1992), QUEST(Loh & Shih, 1997), CRUISE(Kim & Loh, 2001) 등이 있다. 본 연구는 CHAID 알고리즘을 기반으로 한 대화식(interactive) 방식의 의사결정트리를 구축하였다. 대화식(interactive) 방식은 목표변수와 관련성이 높으며, 연구자가 중요하다고 생각하는 독립변수를 모형에 우선적으로 반영할 수 있다는 장점이 있다(Ankert et al., 1999; Talbot et al., 2009; 백웅, 김남규, 2010). 데이터 마이닝의 예측 모형은 예측에 필요한 변수와 규칙을 통계적 또는 수리적 알고리즘에 의해 찾아내는 분석방법이다. 하지만 통계적 또는 수학적으로 최적인 알고리즘이 실제 환경에서 항상 최적의 해를 제공하는 것은 아니다. 따라서 전문 분야의 경험적 지식을 알고리즘에 반영하도록 한 것이 대화식 방법이다(백웅, 김남규, 2010). 의사결정트리의 분류규칙은 한 번만 사용할 수 있도록 설정하였고, 미충족 치과의료 영향요인 분석을 위한 의사결정트리의 최대 깊이는 5개, 최대 가지는 2개, 개별 노드의 최소크기는 50으로 설정하였으며, 대화식 방식에서 첫 번째 분리기준을 연구대상의 구강 건강상태, 즉 저작불편호소로 설정하였다. 미충족 치과의료 이유 분석을 위한 의사결정트리의 최대 깊이는 6개, 최대 가지는 2개, 개별 노드의 최소크기는 25로 설정하였으며, 첫 번째 분리기준으로 경제상태를 설정하였다. 가지수와 깊이 등을 제한한 이유는 노드수가 너무 커지면 해석이 어렵기 때문인데 이것은 의사결정트리의 특성 중 하나이다.
의사결정트리 모형은 목표변수의 형태에 따라 이산형인 경우 CHAID, CART 등의 분류나무, 연속형인 경우 회귀나무로 구분되며, 본 연구는 CHAID 알고리즘을 기반으로 한 대화식 방식의 의사결정트리를 구축하였다. 대화식 방식은 목표변수와 관련성이 높으며, 연구자가 중요하다고 생각하는 독립변수를 모형에 우선적으로 반영할 수 있다는 장점이 있지만, 수학적으로 최적인 알고리즘이 실제 환경에서 항상 최적의 해를 제공하는 것은 아니기에, 전문 분야의 경험적 지식을 알고리즘에 반영하도록 한 것이 대화식 방법이다.