워크숍 목표

및 개요

- 사회과학 경험연구에서 빈번히 사용되는 회귀분석의 이해
- 회귀분석 실습을 통해 자료 분석 및 해석 기술 습득 

참가 대상

학부, 대학원생 및 일반 연구자 (기초통계학을 수강한 경험이 있고, STATA 혹은 다른 통계 프로그램 사용경험이 있는 사람은 누구나 수강 가능)

선수 과목

기초통계학

워크숍 운영방식

강사의 이론 강의와 조교의 실습 세션을 병행합니다.

교재

및 참고문헌

강사의 강의노트가 제공됩니다.

<참고문헌>

- Agresti, Alan 2018. Statistical Methods for the Social Sciences. Pearson (4th Edition).

- Damodar N. Gujarati 2024. 핵심 계량경제학 (Essentials of Econometrics 5th ed.) 한빛아카데미

실습자료

- 한국종합사회조사(KGSS) 누적자료, 사회통합실태조사 등
- 기타 강사가 제공하는 실습용 자료 (추후 공지)

사용될 프로그램

R, RStudio

담당강사 정보

<학력/경력>

- 연세대학교 사회학과 조교수 2025-
- 미국 시카고 대학교 Knowledge Lab 박사후연구원. 2024-25
- 미국 시카고 대학교 사회학 박사. 2024

<주요 논문/저서>

- Kang, D., Danziger, R. S., Rehman, J., & Evans, J. A. (2025). Limited diffusion of scientific knowledge forecasts collapse. Nature Human Behaviour, 9(2), 268-276.

- Kang, D., & Kang, T. (2024). Adaptation in action: the rise and fall of academic publications from Korean high schoolers, 2001–2021. British Journal of sociology of Education, 45(5), 742-762.

- Kang, D., Kang, T., & Jang, J. (2023). Papers with code or without code? Impact of GitHub repository usability on the diffusion of machine learning research. Information Processing & Management, 60(6), 103477.

유의사항

모든 강의는 실시간으로만 수강 가능하며, 다시보기는 제공되지 않습니다.

1강

1월 19일(월)

▪ 기초통계 복습: 변수유형, 분산·표준편차
▪ 단순회귀: 회귀식, 기울기·절편 해석, 상관계수와의 관계
▪ 예측값과 잔차, R²
▪ R 실습: 산점도, lm(Y ~ X), 회귀선 그리기

2강

1월 20일(화)

▪ 회귀 계수 t-검정, p-value 해석, 신뢰구간(CI) 
▪ 다중회귀: 변수 통제의 의미, 혼동변수 설명
▪ R 실습: lm(Y ~ X1 + X2)

3강

▪ 회귀모형 가정: 선형성·등분산·정규성·독립성
▪ 잔차 플롯, Q-Q plot, 이상값 점검
▪ 전체 모형평가: F-검정, adjusted R²

4강

1월 22일(목)

▪ 범주형 변수 처리: 더미코딩, 해석
▪ 다중공선성 
▪ 상호작용: 효과의 이질성, 기울기 변화
▪ R 실습: lm(Y ~ X + D + X *D ), 예측선/상호작용 플롯

5강

1월 23일(금)

▪ 이항종속변수 분석 개요: Linear Probability Model 한계
▪ 로짓(log-odds), 오즈비(odds ratio) 해석
▪ 로지스틱 회귀: 확률 변환 및 비선형성
▪ R 실습: glm(family=binomial) 예측확률