워크숍 목표

및 개요

- 패널 자료와 패널 자료 분석 모형들에 대한 개념적 이해
- 패널 자료 분석 실습을 통해 자료 분석 및 해석 기술 습득

참가 대상

학부, 대학원생 및 일반연구자

선수 과목

워크숍 운영방식

강의와 조교실습을 병행합니다.

교재 및 참고문헌

강사의 강의노트가 제공됩니다.

<참고문헌>

- Frees, Edward W. 2004. Longitudinal and Panel Data: Analysis and Applications in the Social Sciences. Cambridge: Cambridge University Press.

실습자료

강사가 제공하는 실습용 자료 (추후 공지)

사용될 프로그램

Stata (평가판 제공)

담당강사 정보

<학력/경력>

- 서울대학교 외교학과 학부(1999) 및 석사(2001)

- University of California, Los Angeles 석사(2007) 및 박사(2010)

- University of Tennessee, Knoxville 정치학과 조교수(2010-2017), 부교수(2017-2025), 및 교수(2025-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.

- Han, Kyung Joon. Forthcoming. “Gender and Affective Polarization,” European Journal of Political Research.

- 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

- 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

- 수업 시간 중 약 30분의 점심시간이 포함됩니다.
- 모든 강의는 실시간으로만 수강 가능하며, 다시보기는 제공되지 않습니다.

일시

강의 및 실습 내용

11월 1일

(토)

▪패널 자료(Panel data)의 소개
  - 패널 자료의 개념
  - 보통최소제곱(OLS) 측정법의 기본 가정들
  - 패널 자료의 장단점
▪패널 자료 분석 기초 I -오차성분 모형(Error Component Model) 측정법
  - 개체간 요인(Between effects) 모형

11월 8일

(토)

▪패널 자료 분석 기초 II -오차성분 모형(Error Component Model) 측정법
  - 고정효과(Fixed effects) 모형
  - 1차 차분추정(First-difference estimation) 모형

11월 15일

(토)

▪패널 자료 분석 기초 III -오차성분 모형(Error Component Model) 측정법
  - 확률효과(Random effects) 모형
  - 고정효과 모형과 확률효과 모형 사이의 선택
  - 패널 자료 분석 후 검정

11월 22일

(토)

▪패널 자료 분석 심화
  - 혼합효과(Mixed effects) 모형
  - 자기상관(Autocorrelation)의 처리