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>

- Castater, Eric G. and Kyung Joon Han. 2025. Social Identity and Working Class Support for the Populist Radical Right: From Economic and Political Distress to Cultural Grievances. Oxford: Oxford University Press.

- Han, Kyung Joon. 2022. Rationality of Irrationality: Political Determinants and Effects of Party Position Blurring. Ann Arbor, Michigan: University of Michigan Press.

- Down, Ian and Kyung Joon Han. Forthcoming. “Affective Polarization and Strategic Voting in Britain,” Journal of Elections, Public Opinion & Parties.

- Han, Kyung Joon. 2024. “Issue Salience and Affective Polarization,” Journal of Elections, Public Opinion & Parties 34 (4): 770-788.

- Han, Kyung Joon. 2022. “Education Level and Affective Polarization: The Mediation Effects of Psychological Engagement in Politics and Authoritarian Attitudes,” Social Science Quarterly 103 (7): 1633-1646.

- Down, Ian and Kyung Joon Han. 2021. “Far Right Parties and ‘Europe’: Societal Polarization and the Limits of EU Issue Contestation,” Journal of European Integration 43 (1): 65-81.

- 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.

유의사항

모든 강의는 실시간으로만 수강 가능하며, 다시보기는 제공되지 않습니다.

1강

1월 13일(월)

▪ 범주형 자료분석의 기초   

   - 보통최소제곱(Ordinary Least Squares) 측정 방법의 가정들

   - 최대가능도측정(Maximum Likelihood Estimation) 방법의 원리

2강

1월 14일(화)

▪ 범주형 자료분석의 실제 I : 이진(binary) 변수

   - 잠재변수(latent variable)

   - 로짓/프로빗(Logit/Probit) 회귀분석의 원리와 실제

3강

1월 15일(수)

▪ 범주형 자료분석의 실제 II : 이진 변수

   - 로짓/프로빗 회귀분석 결과의 해석

   - 로짓/프로빗 회귀분석 모형의 적합도(goodness of fit)

4강

1월 16일(목)

▪ 범주형 자료분석의 실제 III : 순서형 범주형(ordered categorical) 변수

   - 순서형(ordered) 로짓/프로빗 회귀분석의 원리와 실제

   - 순서형 로짓/프로빗 회귀분석 결과의 해석

5강

1월 17일(금)

▪ 범주형 자료분석의 실제 IV : 순서형 범주형 변수 및 명목형 범주형(nominal categorical) 변수

   - 평행회귀선 가정(Parallel Regression Assumption)

   - 다항(multinomial) 로짓 회귀분석의 원리와 실제 및 결과의 해석