워크숍 목표

및 개요

기술 통계와 추리 통계의 다양한 측면을 살펴본다. 통계패키지 R을 이용하여 자료를 불러들이고, 변형시키는 명령어를 습득한다. 단일변수 통계를 작성하며, 두 변수 사이의 관계를 보는 통계를 추정한 후 해석한다. 최소제곱법 및 로짓 모형 같은 회귀 모형을 추정하고 인과론적 관점에서 결과를 해석한다.

참가 대상

학부, 대학원생 및 일반 연구자

선수 과목

기초 과정이므로 특별한 선수 과목을 요구하지 않습니다.

워크숍 운영방식

강의와 조교의 실습 세션을 병행합니다.

교재

및 참고문헌

강사의 강의노트가 제공됩니다.

<참고문헌>

- 김현식. 2017. R을 활용한 기초 통계 분석. 경희대학교 출판문화원

실습자료

- 강사가 제공하는 실습용 자료 (추후 공지)

사용될 프로그램

R

담당강사 정보

<학력/경력>

- University of Wisconsin, Ph.D. (Sociology) (2011)
- 경희대학교 사회학과 교수 (2023.3-)

<주요 논문/저서>

- 김현식. 2017. R을 활용한 기초 통계 분석. 경희대학교 출판문화원
- 김현식. 2021. 장애인의 노동조합 참여와 임금 차이. 장애와고용, 31(4), 107-126.

유의사항

모든 강의는 실시간으로만 수강 가능하며, 다시보기는 제공되지 않습니다.

1강

1월 5일(월)

▪ 기술과 추리 통계
▪ R 설치
▪ 자료 소개
▪ 변수의 측정

2강

1월 6일(화)

▪ 기술통계
▪ 빈도표
▪ 중심경향치
▪ 분산

3강

1월 7일(수)

▪ 확률의 기초 개념
▪ 확률 분포
▪ 표집분포
▪ 중심극한정리

4강

1월 8일(목)

▪ 비율의 신뢰구간
▪ 평균의 신뢰구간
▪ 평균의 유의도 검정
▪ 비율의 유의도 검정
▪ 이항분포와 binomial test

5강

1월 9일(금)

▪ 독립표본의 비율 비교
▪ 독립표본의 평균 비교
▪ 카이제곱 검정
▪ 분산분석

6강

1월 12일(월)

▪ 인과적 추론
▪ 역인과관계
▪ 혼동 변수
▪ 매개 변수

7강

1월 13일(화)

▪ 최소제곱법 1
▪ 선형 함수
▪ 산점도(scatterplot)
▪ 예측식
▪ 잔차와 잔차제곱합

8강

1월 14일(수)

▪ 최소제곱법 2
▪ 확률적 모형
▪ 최소제곱법의 가정
▪ r-제곱
▪ 기울기에 대한 통계적 추론

9강

1월 15일(목)

▪ 다중회귀와 R제곱
▪ F-검정과 t-검정
▪ 범주형 설명변수와 가변수
▪ 통계적 상호작용
▪ F-검정을 이용한 모형 선택
▪ Loop와 통계표 작성

10강

1월 16일(금)

▪ 로짓 모형
▪ 이항 종속 변수
▪ 선형확률모형(linear probability model)
▪ 승산(odds)과 승산비(odds ratio)
▪ 로짓모형
▪ 최대우도법
▪ 통계적 추론