로그인을 해주세요
범주형 자료분석
- 교육기간
- 2024.07.22 - 2024.08.02
- 교육시간
- 40시간
- 담당강사
- 한경준 교수 (Univ. of Tennessee)
■ 담 당 : 한경준 교수 (Dept. of Political Science, Univ. of Tennessee)
■ 일 시 : 2024년 7월 22일 - 8월 2일 (월-금, 9:30~13:30) [10회 과정]
■ 수업방식 : ZOOM 실시간 온라인 강의
■ 수강신청 : [1차] 2024년 6월 20일(목) 오전 10시부터
1. 과정 개요
|
워크숍 목표 및 개요 |
- 범주형 자료분석을 위해 사용되는 최대가능도측정(Maximum Likelihood Estimation) 방법의 원리 이해 - 다양한 종류의 범주형 자료들을 분석하는 통계 분석 모형들의 실습을 통해 자료 분석 및 해석 기술 습득 |
|
참가 대상 |
학부, 대학원생 및 일반연구자 |
|
선수 과목 |
기초통계학 및 중급통계학 |
|
워크숍 운영방식 |
강사의 이론 강의와 조교의 실습 세션을 병행합니다. |
|
교재 및 참고문헌 |
강사의 강의노트가 제공됩니다.
<참고문헌> - King, Gary. 1988. Unifying Political Methodology: The Likelihood Theory of Statistical Inference. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press. - Long, J. Scott. 1997. Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Thousand Oaks, CA: SAGE Publication. |
|
실습자료 |
강사와 조교가 제공하는 실습용 자료 (추후 공지) |
|
사용될 프로그램 |
Stata (KOSSDA에서 평가판 제공) |
|
담당강사 정보 |
<학력/경력> - 서울대학교 외교학과 학부(1999) 및 석사(2001) - University of California, Los Angeles 석사(2007) 및 박사(2010) - The University of Tennessee, Knoxville 정치학과 조교수(2010-2017) 및 부교수(2017-현재)
<주요 논문/저서> - Han, Kyung Joon. 2022. Rationality of Irrationality: Political Determinants and Effects of Party Position Blurring. Ann Arbor, Michigan: University of Michigan Press. - Han, Kyung Joon. 2020. “Beclouding Party Position as an Electoral Strategy: Voter Polarization, Issue Priority, and Position Blurring,” British Journal of Political Science 48(3): 492-514. - Buehler, Matt, Kyung Joon Han, and Kristin Fabbe. 2020. “Community-Level Postmaterialism and Anti-Migrant Attitudes: An Original Survey on Opposition to Sub-Saharan African Migrants in the Middle East,” International Studies Quarterly 64(3): 669-683. - Down, Ian and Kyung Joon Han. 2020. “Marginalisation or Legitimation? Mainstream Party Positioning on Immigration and Support for Radical Right Parties,” West European Politics 43(7): 1388-1414 - Castater, Eric G. and Kyung Joon Han. 2018. “Trying Not to Lose: The Electoral Consequences of Unilateral Reform Efforts and the Social Pact Formation Process,” European Journal of Political Research. 57(1): 171-193. - Han, Kyung Joon. 2017. “It Hurts When It Really Matters: Electoral Effect of Party Position Shift regarding Sociocultural Issues,” Party Politics 23(6): 821-833. |
|
유의사항 |
모든 강의는 실시간으로만 수강 가능하며, 다시보기는 제공되지 않습니다. |
2. 강의 계획
| 일시 | 강의 및 실습 내용 | |
|
1강 |
7월 22일(월) |
▪범주형 자료분석의 기초 - 보통최소제곱(Ordinary Least Squares) 측정 방법의 가정들 - 최대가능도측정(Maximum Likelihood Estimation) 방법의 원리 |
|
2강 |
7월 23일(화) |
▪범주형 자료분석의 실제 I : 이진(Binary) 변수 - 잠재변수(Latent Variable) - 로짓/프로빗(Logit/Probit) 회귀분석의 원리와 실제 |
|
3강 |
7월 24일(수) |
▪범주형 자료분석의 실제 II : 이진 변수 - 로짓/프로빗 회귀분석 결과의 해석 - 로짓/프로빗 회귀분석 모형의 적합도(Goodness of Fit) |
|
4강 |
7월 25일(목) |
▪범주형 자료분석의 실제 III : 순서형 범주형(Ordered Categorical) 변수 - 순서형(Ordered) 로짓/프로빗 회귀분석의 원리와 실제 |
|
5강 |
7월 26일(금) |
▪범주형 자료분석의 실제 IV : 순서형 범주형 변수 - 순서형 로짓/프로빗 회귀분석 결과의 해석 - 평행회귀선 가정(Parallel Regression Assumption) |
|
6강 |
7월 29일(월) |
▪범주형 자료분석의 실제 V : 명목형 범주형(Nominal Categorical) 변수 - 다항(Multinomial) 로짓 회귀분석의 원리와 실제 및 결과의 해석 - 무관한 대안 사이의 독립성(Independence of Irrelevant Alternatives) 가정 |
|
7강 |
7월 30일(화) |
▪범주형 자료분석의 실제 VI : 빈도(Count) 변수 - 프와송(Poisson) 및 음이항(Negative Binomial) 회귀분석의 원리와 실제 및 결과의 해석 - 독립항등분포(Independent and Identically Distributed) 가정 |
|
8강 |
7월 31일(수) |
▪범주형 자료분석의 실제 VII : 선택(Selection) 모형 - 절단(Truncated) 자료 - 중도절단(Censored) 자료와 토빗(Tobit) 회귀분석 - 표본선택(Sample Selection) 문제와 헤크만 선택모형(Heckman Selection Model) |
|
9강 |
8월 1일(목) |
▪범주형 자료분석의 실제 VIII : 기간(Duration) 변수 - 생존 분석(Survival Analysis) 모형의 원리 - 모수적(Parametric) 생존 분석 모형 |
|
10강 |
8월 2일(금) |
▪범주형 자료분석의 실제 IX : 기간 변수 - 생존 분석 모형의 실제와 결과의 해석 - 준모수적(Semi-parametric) 생존 분석 모형 : 콕스 비례위험회귀(Cox Proportional Hazard Regression) 분석 방법 |
수강료 할인 안내
■ 수강료- 일반 : 360,000원
- 학생 : 300,000원 [약 15% 할인]
- 서울대 대학원생 : 255,000원 [약 15% 추가할인]
※ 서울대 대학원생 추가할인은 서울대학교 "BK21 대학원 혁신사업"의 예산지원에 따른 것으로, 1인 1개 강좌만 적용가능합니다.
■ 할인 적용 방법 [학생 증빙 완료후 환급]
Step1. 일반 수강료를 납부하여 수강신청을 완료한다.
Step2. 학생 증빙서류(재학·재적·휴학·연구생 증명서)를 이메일로 제출한다. [kossda@snu.ac.kr]
Step3. 수강료 할인에 따른 차액을 환급받는다.
강의목차(총 10강)
-
1. 범주형 자료분석 1강 [7/22, 월] -
2. 범주형 자료분석 2강 [7/23, 화] -
3. 범주형 자료분석 3강 [7/24, 수] -
4. 범주형 자료분석 4강 [7/25, 목] -
5. 범주형 자료분석 5강 [7/26, 금] -
6. 범주형 자료분석 6강 [7/29, 월] -
7. 범주형 자료분석 7강 [7/30, 화] -
8. 범주형 자료분석 8강 [7/31, 수] -
9. 범주형 자료분석 9강 [8/1, 목] -
10. 범주형 자료분석 10강 [8/2, 금] -
