워크숍 목표

및 개요

- 이 강의는 선형회귀모형의 틀 안에서 범주형 종속변수를 분석하는 선형 및 비선형확률모형의 방법론적 기반과 추정 방법, 해석 방법에 대해 다룹니다.

- 가장 단순한 이항 종속변수부터 시작하여 서열이 없는 다항 종속변수, 서열이 있는 다항 종속변수 그리고 계수변수를 다루는 모형을 살펴봅니다.

- 비선형확률모형이 가지는 특징에 따른 효과적인 분석 및 자료 제시 방법을 검토하고, 특별히 유의해야 할 점을 살펴봅니다.

- 시간이 허용하면 비선형확률모형이 인과모형 및 사건사모형으로 어떻게 확장되는지에 대해 소개하고자 합니다.

참가 대상

학부, 대학원생 및 일반 연구자

선수 과목

기초통계 및 선형회귀분석 심화

워크숍 운영방식

강의와 조교실습을 병행합니다.

교재

및 참고문헌

강사의 강의노트가 제공됩니다.

<참고문헌>

- Daniel Powers and Yu Xie (2008) Statistical Methods for Categorical Data Analysis (Second edition)

- A. Colin Cameron and Pravin K. Trivedi (2010) Microeconometrics Using Stata (Revised edition)

- Scott Long and Jeremy Freese (2014) Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata (Third Edition)

실습자료

강사가 제공하는 실습용 자료 (추후 공지)

사용될 프로그램

STATA (평가판 제공)

담당강사 정보

<학력/경력>

- (현) 연세대학교 사회학과 부교수

- (전) 성균관대학교 사회학과 조교수

- (전) 영국 옥스퍼드대학교 사회인구학 연구원

- (전) 러시아 고등경제대학교 사회학 조교수

- 사회학 박사, 미국 예일대학교 사회학과

<주요 논문/저서>

- “Degrees of Engagement: Higher Education, Gender, and Civic Participation in South Korea” Social Science Research (2026)

- “가족배경이 학업성취도 우위로 이어지는 이질적 과정들: 학교급과 과목에 따른 차이에 대한 분위회귀적 접근.” 『한국사회학』 (2024)

- “How Marriage Matters for the Intergenerational Mobility of Family Income: Heterogeneity by Gender, Life Course and Birth Cohort.” American Sociological Review (2020)

유의사항

- 수업 시간 중 약 30분의 점심시간이 포함됩니다.

- 모든 강의는 실시간으로만 수강 가능하며, 다시보기는 제공되지 않습니다.

1강

10월 10일(토)

▪ 범주변수가 종속변수일 때 선형회귀모형을 확장하여 분석하는 확률 모형의 일반적 특징

▪ 선형확률모형(linear probability model)과 비선형확률모형(nonlinear probability model)의 차이

▪ 종속변수가 이항 범주변수일 때 선형확률모형

▪ 비선형확률모형의 추정방법으로서 최대우도추정법(maximum likelihood estimation)

▪ 모형적합도

2강

10월 17일(토)

▪ 종속변수가 이항 범주변수일 때 비선형확률모형

    - 로짓모형(logit model)과 프로빗모형(probit model)

▪ 로짓모형의 특징과 해석

▪ Stata에서 margins를 활용하여 확률 예측값을 구하고 시각화하기

▪ 비선형확률모형에서 주의점

    - 매개 분석, 다른 표본 간 계수 비교, 상호작용효과(조절효과)

3강

10월 24일(토)

▪ 종속변수가 서열이 없는 다항 범주변수일 때

    - 다항로짓모형(multinomial logit model)

▪ 다항로짓모형의 특징과 해석

▪ 종속변수가 서열이 있는 다항 범주변수일 때

    - 서열로짓모형(ordered logit model)

▪ 서열로짓모형의 특징과 해석

▪ 다항로짓모형과 서열로짓모형에서의 주의할 점 및 다른 대안적 로짓 모형들(순차로짓모형 및 일반화서열로짓모형)

4강

10월 31일(토)

▪ 종속변수가 계수변수일 때

    - 프와송모형(Poisson model) 

    - 음이항회귀모형(negative binomial regression model)

▪ 프와송모형 및 음이항회귀모형의 특징과 해석

▪ 영과잉(zero-inflated) 상황을 반영한 모형으로의 확장

▪ 비선형확률모형의 확장 소개

    - 헤크만 표본선별모형(Heckman sample selection model)

    - 성향점수매칭법(propensity score matching)

    - 이산시간위험률모형(discrete time hazard rate model)