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KOSSDA 고급통계학 워크숍 안내

방법론 워크숍


대학원생과 연구자를 위한 고급통계학 워크숍 과정을 4월 16일부터 5월 21일까지 본 자료원 세미나실에서 엽니다. 이 과정은 과목 당 12시간씩 (토요일 오전 4시간씩 3주간) 강의와 실습을 병행하는 형태로 진행됩니다. 자세한 강의계획은 첨부한 파일을 참고하시기 바랍니다.

KOSSDA_2011spring_workshop_f.pdf


개설 과목과 일정

■ 고급통계학Ⅰ: 다중회귀분석
    - 내 용: 확률이론, 중앙집중한계정리, 표준화/비표준화 회귀계수, 상호작용 효과, 비선형성 진단
    - 일 시: 2011년 4월 16일, 4월 23일, 4월 30일 (09:00-13:00)
    - 강 사: 이원재 교수 (KAIST 문화기술대학원) 

■ 고급통계학Ⅱ: 구조방정식모형
    - 내 용: 탐색적 요인분석, 경로분석, 확증적 요인분석과 경로분석의 결합(구조방정식), 다집단분석
    - 일 시: 2011년 4월 16일, 4월 23일, 4월 30일 (09:00-13:00)
    - 강 사: 진윤아 연구원 (Health Sciences Center, Texas Tech Univ.)

■ 고급통계학Ⅲ: 로짓분석
    - 내 용: 선형회귀분석 리뷰, 로짓회귀분석 (승산비 및 최대우도추정법의 이해)
               로짓회귀분석의 응용 (ordered logit, multinominal logit)
    - 일 시: 2011년 5월 7일, 5월 14일, 5월 21일 (09:00-13:00)
    - 강 사: 김중백 교수 (경희대 사회학과) 

■ 고급통계학Ⅳ: 위계선형모형
    - 내 용: 다층모형의 이해와 모형 생성, 비선형 다층모형, 다층모형의 적용
    - 강 사: 김진석 교수 (서울여대 사회복지학과)  
    - 일 시: 2011년 5월 7일, 5월 14일, 5월 21일 (09:00-13:00)

신청 정보  

■ 등 록 금  과정 당 120,000원 (2과목 연속 수강 시 200,000원)
■ 정    원   30명 (15명 미만 등록 시 폐강함)
■ 신    청   2011년 4월 5일 오전 10시부터 KOSSDA 웹페이지에서 신청
■ 문    의   전화 02-767-9515, 이메일 hyeokh@kossda.or.kr

 

한국사회과학자료원
www.kossda.or.kr

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2011년도 동계 방법론 워크숍 강의계획안 공지

방법론 워크숍

2011년도 동계 KOSSDA 방법론 워크숍을 아래와 같이 개최합니다.
이번 워크숍에는 양적분석방법워크숍의 기초와 중급 과정을 각각 2개 반씩 개설하였으며. 고급과정으로 패널자료분석과 위계선형모형을 준비하였습니다. 조사방법워크숍은 사회조사방법론과 마케팅조사방법론 과정을 개설하였고, 복잡계워크숍은 복잡계방법론: 시스템 다이내믹스를 개설하였습니다. 자세한 강의계획은 첨부한 파일을 참고하시기 바랍니다.

KOSSDA_2011년동계_방법론워크숍_강의계획안(전.pdf


■ 양적분석방법 워크숍

    기초과정: 기초통계분석
      - 내 용: 기술통계, 교차분석, 집단간 평균비교, 중다회귀 분석 기초
      - 일 시: A반 - 2011년 1월 3일-1월 14일, 오전 9:30-1:30
                  B반 - 2011년 1월 3일-1월 14일, 오후 2:00-6:00
      - 강 사: A반 - 한 준 교수 (연세대 사회학과)
                  B반 - 진윤아 초빙강사 (Texas Tech University)

    중급과정: 중다회귀분석 심화
      - 내 용: 중다회귀 분석 심화, 로짓/프로빗 모형, 경로분석, 요인분석
      - 일 시: A반 - 2011년 1월 17일-1월 28일, 오전 9:30-1:30
                  B반 - 2011년 1월 17일-1월 28일, 오후 2:00-6:00
      - 강 사: A반 - 김정석 교수 (동국대 사회학과)
                  B반 - 진윤아 초빙강사 (Texas Tech University)

    고급과정 I: 패널 자료 분석
      - 내 용: 패널 데이터 구성, 패널 회귀분석, 로짓분석 (고정효과 및 임의효과)
      - 일 시: 2011년 2월 7일-2월 18일, 오전 9:30-1:30
      - 강 사: 강정한 교수 (연세대 사회학과)

    고급과정 II: 위계 선형 모형
      - 내 용: 다층모형의 이해와 모형 생성, 비선형 다층모형, 다층모형의 적용
      - 일 시: 2011년 2월 7일-2월 18일, 오후 2:00-6:00
      - 강 사: 김진석 교수 (서울여대 사회복지학과)


■ 조사방법 워크숍

    사회조사방법론
      - 내 용: 사회조사설계, 표본설계 및 표집오류, 설문지작성, 현지조사 및 면접과정
                  데이터클리닝, 가중치 직용, 누적자료 생성, 연구논문작성법
      - 일 시: 2011년 1월 3일-1월 14일, 오전 9:30-1:30
      - 강 사: 김석호 교수 (성균관대 사회학과) 외 3명

    마케팅조사방법론
      - 내 용: 마케팅조사설계, 자료수집방법, 설문지작성, 표본설계 및 추출, 자료분석 및
                 보고서 작성방법, 상업적･실무적 문제를 해결하기 위한 접근방법
      - 일 시: 2011년 1월 17일-1월 28일, 오후 2:00-6:00
      - 강 사: 김성호 교수 (한양대 경영학과)


■ 복잡계 워크숍

    복잡계방법론: 시스템 다이내믹스
      - 내 용: 시스템 다이내믹스 소개, 인과지도 분석, Vensim을 이용한 모델링 실습
      - 일 시: 2011년 2월 7일-2월 18일, 오후 2:00-6:00
      - 강 사: 김동환 교수(중앙대 행정학과) 외 10명


※ 신청 정보

- 참가비: 과정 당 300,000원 (2과정 이상 신청 시 10% 할인)
- 신청기간: 2010년 12월 8일부터 선착순 마감
- 신청방법 KOSSDA 웹페이지 로그인 후 [연구&교육<교육<수강신청] 메뉴 이용
- 문의처: 02-767-9515, hyeokh@kossda.or.kr

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2011년도 동계 방법론 워크숍 강좌 안내

방법론 워크숍
대학원생과 연구자를 위한 한국사회과학자료원(KOSSDA)의 9번째 방법론 워크숍이 2011년 1월과 2월에 본 자료원 세미나실에서 열립니다. 이번에 개설되는 강좌는 총 9개로 그 내용과 일시는 아래와 같습니다. 각 과정의 강의계획안은 11월 중순에 KOSSDA 홈페이지와 이 블로그에 업로드할 예정입니다.

과정 명

교육 내용

강 사

일정(시간)

양적분석방법 워크숍

기초과정 A

 기술통계, 교차분석
 중다회귀 분석 기초

 한 준 교수
 (연세대 사회학과)

1월3일-1월14일(09:30-13:30)

기초과정 B

 기술통계, 교차분석
 중다회귀 분석 기초

 진윤아 연구원
 (Health Science Center,
 Texas Tech Univ.)

1월3일-1월14일

(14:00-18:00)

중급과정 A

 중다회귀 분석 심화
 로짓/프로빗 모형

 김정석 교수
 (동국대 사회학과)

1월17일-1월28일

(09:30-13:30)

중급과정 B

 중다회귀 분석 심화
 로짓/프로빗 모형

 진윤아 연구원
 (Health Science Center,
 Texas Tech Univ.)

1월17일-1월28일(14:00-18:00)

고급과정 Ⅰ

 패널 자료 분석
  - 패널 데이터 구성
  - 패널 회귀분석, 로짓분석
    (고정효과 및 임의효과)

 강정한 교수
 (연세대 사회학과)

2월7일-2월18일(09:30-13:30)

고급과정 Ⅱ

 위계 선형 모형
  - Random intercept/slope model
  - Generalized multi-level model
  - 종단자료분석에 응용

 김진석 교수
 (서울여대 사회복지학과)

2월7일-2월18일(14:00-18:00)

조사방법 워크숍

사회조사
방법론

 사회조사설계, 표집
 설문지작성, 면접
 자료처리 방법 강의･실습

 김석호 교수
 (성균관대 사회학과) 외

1월17일-1월28일(09:30-13:30)

마케팅조사
방법론

 마케팅조사설계, 표집
 설문지작성, 면접
 자료처리 방법 강의･실습

 김성호 교수
 (한양대 경영학과)

1월17일-1월28일(14:00-18:00)

복잡계 워크숍

복잡계
방법론

 시스템 다이내믹스
  - 시스템 다이내믹스 소개
  - 인과지도 분석
  - Vensim을 이용한 모델링 실습

 김동환 교수
 (중앙대 행정학과) 외 5명

2월7일-2월18일(14:00-18:00)


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손쉬운 STATA COMMAND 활용팁(2)

자료 이용과 분석 서로 돕기/자료분석

stata 단축 명령어 이름

 

stata는 명령어를 모두 입력 할 필요없이 단축이름을 통해 명령어를 실행할 수 있습니다. 각 명령어의 단축이름은 help viewer를 통해 확인 할 수 있습니다. 명령어 syntax 설명에 underbar가 명령어의 단축 이름이며 이는 옵션에도 해당합니다.

 

예제) 

regress와 관련된 정보를 보여주는 help viewer를 띄우는 명령어

  

help regress

 

h reg

 

 <regress 명령어 syntax>

 

regress depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options]

 

 

.regress income age

 

.reg income age

 

 

두 명령어는 동일한 명령어입니다.

변수 지정 활용

 

stata에서는 변수이름을 지정할 때에, 여러 변수명을 한꺼번에 지정할 목적으로 사용하는 기호. 예를 들어 ‘*’는 임의의 문자열을 나타내고, ‘?’는 임의의 한 문자를 나타내는 와일드 카드를 지원합니다. 그리고 여러 변수를 입력할 경우 ‘-’을 통해 쉽게 입력할 수 있습니다.

 

예제)

종속변수: y 독립변수: xa1 xa2 xb1 xb2 xc1 xc2

 

 

1) 일반적인 회귀분석 명령

 

.regress y xa1 xa2 xb1 xb2 xc1 xc2

 

 

2) ‘?’ 를 이용한 명령어

 

.regress y xa? xb? xc?

 

.regress y x?1 x?2

 

 

3) ‘*’ 를 이용한 명령어

 

.regress y x*

 

 

4) ‘-’ 를 이용한 명령어

 

.regress y xa1-xc2

 

※ ‘-’ 를 통해 범위를 설정할 경우 변수명의 오름차순에 따라 적용되지 않으며variable 창의 변수의 순서를 따릅니다. order 명령어를 통해 변수의 순서를 변경할 수 있으며 이경우 명령어가 달라지게 됩니다.

 

 

.order xc2 xc1 xb2 xb1 xa2 xa1 으로 변수 순서를 바꿀 경우

 

.regress y xc2-xa1 으로 명령어가 바뀝니다.

 
기고: 한양대학교 사회학과 정민혁(dee7@naver.com)

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손쉬운 STATA COMMAND 활용팁(1)

자료 이용과 분석 서로 돕기/자료분석

안녕하세요. KOSSDA 블로그에 오신것을 환영합니다.  블로그에서는 방문해주신 분들의 통계활용을 돕기위해 손쉬운 팁을 연재하여 올릴 계획입니다. stata를 사용하는데 있어 말그대로 손쉬운 방법들을 다양한 분들의 기고를 받아 업로드를 하고 있으니 꾸준한 관심 부탁 드립니다.


STATA 초기 셋팅

1) stata 파일

spss의 경우는, 저장되어 있는 파일의 형태가 .sav 형태를 취하고 있습니다. stata에서는 데이터 파일의 형태가 다소 다릅니다. stata의 경우 파일 확장자는 .dta로 지정되어 있습니다. 만약 가지고 있는 파일이 excel, sav 파일이라면 파일을 stata 데이터의 형태로 바꾸어야 하는데 그럴때 유용한 프로그램은 stat transfer입니다. 해당 프로그램은 다양한 형태의 파일을 spss, excel, stata, sas 등으로 쉽게 변환할 수 있습니다.


2) Data를 읽지 못하는 경우 및 분석시 메모리 부족 오류 처치

 

초기 stata의 메모리 세팅값을 초과하는 대단위 자료를 stata로 읽을 경우나 분석시 많은 연산을 요하는 추정방식의 경우 메모리 부족오류 메세지가 발생해 읽기 및 추정이 불가능 할 경우가 발생할 수 있습니다. stata의 초기 메모리 셋팅 값은 10MB, 변수가 5,000으로 지정되어 있습니다. 따라서 이 경우 stata가 점유할 수 있는 최대 메모리 값을 변경해 주어야 합니다. stata는 자료를 메모리상에 올려놓고 연산을 하기 때문에 자료가 로딩된 경우에는 메모리를 할당량을 변경할 수 없습니다. 자료를 저장한 후 clear , all 명령어나 stata를 종료하여 로딩된 자료와 값들을 메모리에서 제거한 후 메모리 값을 잡아주어야 합니다.

 

 예제)

.set memory ###m (###: 숫자, m: MegaByte)

 

 

대단위 자료를 stata로 운용할 경우  매번 실행후 메모리 할당을 변경해 주어야 하는데, 이러한 불편함을 덜기 위해 stata 실행시 초기 기본 메모리 할당 용량을  permanently 옵션을 통해 고정할 수 있습니다.

 

 예제)

.set memory ###m, permanently

 

기고: 한양대학교 사회학과 정민혁(dee7@naver.com)

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STATA 소개(1)

자료 이용과 분석 서로 돕기/자료분석

STATA란 무엇인가?

 

흔히, 통계를 공부하는 사람들이 유용하게 사용하고 있는 통계 패키지 소프트웨어는 SPSS입니다. 하지만 분야나 전공에 따라서 사용하는 통계프로그램은 다양합니다. 이중 SPSS와 유사한 기능의 소프트웨어를 소개하고자 합니다.

 

STATA는 Statistics 와 Data를 합쳐 놓은 이름으로 1980년대 중반 미국의 StataCorp이 개발하였습니다. 경제학은 물론 사회학, 정치학, 의학, 과학 분야에서 널리 사용되고 있습니다. STATA의 가장 큰 장점은 기존 통계 소프트웨인 SPSS, SAS의 장단점을 파악하여, 기존 프로그램이 지닌 부족한 부분을 보완해주고 있다는 점입니다.

 

많은 사람들이 통계패키지라고 하면 어려워하고 다루는 방법을 어려워하는데 실상 통계 소프트웨어를 다루는 것은 기본적인 컴퓨터 지식만 있다면 누구나 이용할 수 있습니다. STATA 역시 누구나 쉽게 사용이 가능합니다.



STATA를 사용하기 위해서는 화면 상단의 버튼이나 메뉴를 이용하거나, command 창에 명령어를 입력하면 됩니다. 명령어는 help에서 쉽게 찾아 볼 수 있으며, 국내에도 많이 보급이 되어 인터넷에 검색만 해도 어렵지 않게 찾을 수 있습니다. 명령어와 관련하여서는 차후에 정리하여 올려드리도록 하겠습니다.

 

STATA의 장점은 SPSS보다 빠른 연산처리 과정과 원자료를 다루는데 있어 편리하다는 점입니다. 가령 더미 변수의 생성이나, 변수의 리코딩에 있어 SPSS보다 편리하게 이용할 수 있습니다. 또한 사용자에 따라 뛰어난 확장성을 지니고 있습니다. 인터넷을 통해 매우 다양한 부가기능들을 실행할 수 있습니다.

STATA는 현재 10버전이 널리 사용되고 있으며, 최근 11버전도 선보이고 있습니다. 또한 국내 STATA학회에서 다양한 교육과 서적이 출판되어 지고 있습니다.(STATA 기초적 이해와 활용, 기초통계와 회귀분석, 패널데이터의 이용)

통계를 배우고자 하시는 분이나, 이미 통계를 다루고 계신 분들이라면 꼭 배워두시길 추천해 드리는 프로그램입니다. 다음에는 본격적인 이용법에 대해서 포스팅하겠습니다.

 

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