1...- 다중공선성 (multicollinearity) 7월 21일(목) 다중회귀분석 (multiple regression...

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기초통계학

담 당: 하상응 교수님 (서강대학교 정치외교학과)

일 시: 2016년 7월 4일 - 7월 15일 (월-금, 14:00~18:00)

장 소: 서울대학교 아시아연구소

1. 과정 개요

워크숍 목표 및

개요

- 사회과학 경험연구에 필요한 기초통계 이해

- STATA를 사용한 기초적인 자료 분석 및 해석 기술 습득

- 사회과학 분야에서 출판된 논문들을 읽는 방법과 논문을 작성하는 방법에

대한 기본적인 이해

참가 대상 학부, 대학원생 및 일반 연구자 (사회과학에서 사용하는 양적연구방법에 관심

있는 사람들은 누구나 수강 가능)

선수 과목 없음

워크숍 운영방식 강의와 예제풀이 및 STATA 실습을 병행합니다.

교재 및 참고문헌

강사가 제공하는 PPT 파일이 주교재입니다.

<참고문헌> Agresti, Alan, and Barbara Finlay. 2009. Statistical Methods for

the Social Sciences. Fourth Edition, Upper Saddle River, NJ: Pearson.

실습자료 한국종합사회조사(KGSS) 누적자료

사용될 프로그램 STATA (평가판 제공)

담당강사 정보

<학력/경력>

- University of Chicago 정치학 박사 (2007)

- Yale University 박사후 연구원 (2007-2009)

- 뉴욕시립대 (CUNY-Brooklyn College) 정치학과 조교수 (2009-2015)

- 서강대학교 정치외교학과 부교수 (2015-현재)

<주요논문/저서>

- Ha, Shang E., & Richard R. Lau. 2015. “Personality Traits and Correct

Voting.” American Politics Research. 43(6): 975-998.

- Ha, Shang E., Seokho Kim, and Se Hee Jo. 2013. "Personality Traits

and Political Participation: Evidence from South Korea." Political

Psychology. 34(4): 511-532.

- Bullock, John G., Donald P. Green, and Shang E. Ha. 2010. "Yes, But

What's the Mechanism? (Do Not Expect an Easy Answer)" Journal of

Personality and Social Psychology. 98(4):550-558.

- Gerber, Alan S., Gregory A. Huber, David Doherty, Conor M. Dowling,

and Shang E. Ha. 2010. "Personality and Political Attitudes:

Relationships across Issue Domains and Political Contexts." American

Political Science Review. 104(1):111-133.

기타 사항 실습을 위해 STATA가 설치되어 있는 개인 노트북을 휴대해야 합니다.

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2. 강의 계획

일 시 강의 및 실습 내용 비 고

7월 4일(월)사회과학 경험연구 개요

(좋은 연구 질문 및 가설 세우기, 개념의 조작)

7월 5일(화)

통계의 기초

- 변수의 측정

- 사회조사에서 표본추출(Sampling)방법

7월 6일(수)

통계의 기초: 기술통계 (Descriptive Statistics)

- 단일 변수의 기술

- 두 변수 간의 관계 기술

7월 7일(목)

확률의 기초

- 확률분포 (Probability Distributions)

- 정규분포 (Normal Distribution)

- 표집분포 (Sampling Distributions)

7월 8일(금)

통계추론: 추정 (Estimation)

- 점추정 (Point Estimation)

- 구간추정 (Interval Estimation)

7월 11일(월)

통계추론: 가설 검정 (Hypothesis Test)

- 단일집단의 평균/비율 검정

- 두 집단의 평균차이/비율차이 검정

7월 12일(화)

두변수간의 관계

- 카이제곱 검정 (Chi-Squared Test)

- 상관계수 (Correlation)

7월 13일(수) 단순회귀분석 (Simple Regression Analysis)

7월 14일(목) 다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)

7월 15일(금) 논문 읽기, 논문 작성법

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중급통계학 A반

담 당: 한경준 교수님 (Dept. of Political Science, Univ. of Tennessee)

일 시: 2016년 7월 18일 - 7월 29일 (월-금, 9:00~13:00)


1. 과정 개요


개요

- 사회과학 경험연구에서 많이 사용되는 회귀분석의 개념적 이해

- 보통최소제곱(Ordinary Least Squares) 회귀분석 실습을 통해 자료 분석

및 해석 기술 습득

참가 대상 학부, 대학원생 및 일반연구자

선수 과목 기초통계학

워크숍 운영방식 강의와 실습 병행


- 강사가 제공하는 파워포인트 강의노트

- 참고문헌: Dougherty, Christopher. 2011. Introduction to Econometrics

(4th edition). Oxford: Oxford University Press.

실습자료 강사가 제공하는 실습용 자료

사용될 프로그램 Stata

담당강사 정보

<학력/경력>

- 서울대학교 외교학과 학부(1999) 및 석사(2001) - University of California, Los Angeles 석사(2007) 및 박사(2010) - University of Tennessee 정치학과 조교수(2010-현재)


- Han, Kyung Joon. 2009. “Policy Decisiveness and Responses to Speculative Attacks in Developed Countries,” European Journal of Political Research, 48(6): 723-755.

- Han, Kyung Joon. 2013. “Political Use of Asylum Policies: The Effects of Partisanship and Election Timing on Government Policies Regarding Asylum Seekers’ Welfare Benefits,” Comparative European Politics, 11(4): 383-405.

- Han, Kyung Joon. 2015 “The Impact of Radical Right-Wing Parties on the Positions of Mainstream Parties Regarding Multiculturalism,” West European Politics, 38(3): 557-576.

- Han, Kyun Joon. 2015. “When Will Left-Wing Governments Introduce Liberal Migration Policies? An Implication of Power Resources Theory,” International Studies Quarterly, 59(3): 602-614.

- Han, Kyung Joon. 2016. “Income Inequality and Voting for Radical Right-Wing Parties,” Electoral Studies, 42: 54-64.

- Han, Kyung Joon. forthcoming. “It Hurts When It Really Matters: Electoral Effect of Party Position Shift regarding Sociocultural Issues,” Party Politics.

- Castater, Eric G. and Kyung Joon Han. forthcoming. “Deal or No Deal: Labor Union Fractionalization and Social Pact Agreement,” West European Politics.

기타 사항 실습을 위해 프로그램을 설치한 노트북을 휴대해야 합니다.

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2. 강의 계획


7월 18일(월)

단순회귀분석(Simple Regression Analysis) I

- 회귀분석의 개념

- 보통최소제곱(Ordinary Least Squares) 회귀분석

- 회귀분석 결과의 해석 및 모형의 적합성(Goodness of fit) 평가

7월 19일(화)

단순회귀분석(Simple Regression Analysis) II

- 가설검정(Hypothesis test)

- 보통최소제곱법의 가정들

- 등분산성(Homoskedasticity)과 이분산성(Heteroskedasticity)

7월 20일(수)

다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 기초 I

- 다중회귀분석의 개요

- 누락변수 편이(Omitted Variable Bias)

- 다중공선선(Multicollinearity)

7월 21일(목)

다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 기초 II

- 다중회귀분석에서의 가설검정

- 결합가설 검정

- 다중회귀분석의 실제

7월 22일(금)

다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 심화 I

- 비선형 회귀함수(Non-linear Regression Analysis)

- 다항회귀(Polynomial Regression)

- 로그 변형(Logarithmic Transformation)

7월 25일(월)

다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 심화 II

- 더미(Dummy) 변수

- 교차항(Interaction term)

7월 26일(화)

다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 심화 III

- 내적 타당성(Internal Validity)

- 외적 타당성(External Validity)

7월 27일(수)

다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 심화 IV

- 내생성(Endogeneity) 문제

- 도구변수(Instrument Variable)

- 이단계 최소제곱 회귀분석(Two-State Least Squares Regression Analysis)

7월 28일(목)다중회귀분석(Multiple Regression Analysis) 심화 V

- 시계열 자료 분석(Time-Series Data Analysis) 기초

7월 29일(금)

보통최소제곱 추정법(OLS Estimation Method)의 한계

- 종속변수가 이진 변수(Binary variable)인 경우

- 로짓/프로빗 회귀분석(Logit/Probit Regression Analysis)

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중급통계학 B반

담 당: 하상응 교수님 (서강대학교 정치외교학과)

일 시: 2016년 7월 18일 - 7월 29일 (월-금, 14:00~18:00)

장 소: (재)한국사회과학자료원

1. 과정 개요


개요

- 사회과학 경험연구에서 빈번히 사용되는 회귀분석의 이해

- 회귀분석 실습을 통해 자료 분석 및 해석 기술 습득

참가 대상학부, 대학원생 및 일반 연구자 (기초 통계학을 수강한 경험이 있고 STATA

혹은 다른 통계프로그램의 사용경험이 있는 사람은 누구나 수강 가능)

선수 과목 기초 통계학

워크숍 운영방식 강의와 예제풀이 및 STATA 실습을 병행합니다.


강사가 제공하는 PPT 파일이 주교재입니다.

<참고문헌> Stock, James H., and Mark W. Watson. 2010. Introduction to

Econometrics. Third edition. Boston: Pearson.

실습자료한국종합사회조사(KGSS) 누적자료

기타 강사가 제공하는 실습용 자료 (추후 공지)

사용될 프로그램 STATA (평가판 제공)

담당강사 정보

<학력/경력>

- University of Chicago 정치학 박사 (2007)

- Yale University 박사후 연구원 (2007-2009)

- 뉴욕시립대 (CUNY-Brooklyn College) 정치학과 조교수 (2009-2015)

- 서강대학교 정치외교학과 부교수 (2015-현재)


- Ha, Shang E., & Richard R. Lau. 2015. “Personality Traits and Correct

Voting.” American Politics Research. 43(6): 975-998.

- Ha, Shang E., Seokho Kim, and Se Hee Jo. 2013. "Personality Traits

and Political Participation: Evidence from South Korea." Political

Psychology. 34(4): 511-532.

- Bullock, John G., Donald P. Green, and Shang E. Ha. 2010. "Yes, But

What's the Mechanism? (Do Not Expect an Easy Answer)" Journal of

Personality and Social Psychology. 98(4):550-558.

- Gerber, Alan S., Gregory A. Huber, David Doherty, Conor M. Dowling,

and Shang E. Ha. 2010. "Personality and Political Attitudes:

Relationships across Issue Domains and Political Contexts." American

Political Science Review. 104(1):111-133.

기타 사항 실습을 위해 STATA가 설치되어 있는 개인 노트북을 휴대해야 합니다.

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2. 강의 계획


7월 18일(월)

단순회귀분석 (Simple Regression Analysis)

- 보통최소제곱추정법 (Ordinary Least Squares Estimation Method)

- 적합도 측정 (Measures of Fit)

- 단순회귀분석의 가정들

7월 19일(화)

단순회귀분석 (Simple Regression Analysis)

- 가설검정 (Hypothesis Tests)

- 회귀계수 (Regression Coefficient)의 신뢰구간 (Confidence Interval)

7월 20일(수)

다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)

- 다중회귀분석 모델의 개요

- 누락변수편이 (Omitted Variable Bias)

- 다중공선성 (Multicollinearity)

7월 21일(목)

다중회귀분석 (Multiple Regression Analysis)

- 한 회귀계수의 가설검정 (Hypothesis Tests) 및 신뢰구간

- 결합 가설 검정 (Tests of Joint Hypotheses)

7월 22일(금)

다중회귀분석의 심화 I

- 비선형성 (Nonlinearity)

- 독립변수가 범주형 변수일 경우

7월 25일(월)다중회귀분석의 심화 II

- 독립변수들 간의 상호작용 (Interactions)

7월 26일(화)

다중회귀분석: 모형의 검토

- 내적타당성 (internal validity)

- 외적타당성 (external validity)

7월 27일(수)

도구변수 회귀분석 (Instrumental Variables Regression)

- 이단계최소제곱추정법 (Two-Stage Least Squares Estimator Method)

- 도구변수의 타당성

7월 28일(목)

현장실험 (Field Experiments)/프로그램 평가 (Program Evaluation)

- 임의화된 제어 실험 (Randomized Controlled Experiments)

- 인과효과 (Causal Effects)

7월 29일(금)로짓/프로빗 (Logit Regression/Probit Regression)

고급사회통계기법들에 대한 간단한 토의

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네트워크분석

담 당: 염유식 교수님 (연세대학교 사회학과)

일 시: 2016년 8월 1일 - 8월 12일 (월-금, 9:00~13:00)


1. 과정 개요


개요

네트워크 분석은 단지 양적인 기법 중의 하나가 아니라 사회과학과 자연과학을

해석하고, 연구하는 새로운 패러다임이기도 합니다. 따라서 우리는 네트워크

분석 기법을 실제 연습하는 것 외에도 네트워크 분석의 기본 개념을 명확

하게 이해함을 목표합니다. 특히 교육의 초점은 단순하게 네트워크 프로그램

의 사용법을 가르치는 것이 아니라 네트워크 분석의 기본 개념을 철저하게

이해하는 것과 분석 기법의 기본 기제를 이해하는 것입니다.

참가 대상 네트워크 분석에 관심이 있는 분 누구나

선수 과목 기초 수학 (특히 matrix 계산을 포함한 algebra)

워크숍 운영방식개념에 대한 토의와 실제 프로그램을 통한 연습.

원하시는 수강자들에 한해 본인들의 자료로 분석하여 발표의 기회를 가짐.


- 강사의 강의노트가 제공됩니다.

- Borgatti, Everett and Freeman. 1996. UCINET IV Version 1.64 Reference

Manual. Natick, MA: Analytic Technologies. (hereafter UCINET)

- Burt, Ronald. 1991. STRUCTURE: manual. New York: Columbia University

(hereafter, STRUCTURE)

- Wasserman, Stanley and Katherine Faust. 1994. Social network analysis:

methods and applications. Cambridge: Cambridge University Press.

(hereafter, SNA)

실습자료 추후 공지

사용될 프로그램 STRUCTURE, UCINET, PAJEK

담당강사 정보

<학력/경력>

- University of Chicago, 사회학 박사 (2000)- University of Illinois at Chicago, Assistant Prof. of Sociology (2000-2005)- 현재 연세대학교 사회학과 교수- Institute for Health Research and Policy, Research Specialist- 현재 University of Illinois at Chicago, Affiliated Professor of Sociology


- Youm, Yoosik, Mary Ellen Mackesy-Amiti, Chyvette T. Williams, and Lawrence J. Ouellet. 2009 "Identifying Hidden Sexual Bridging Communities in Chicago,". Journal of Urban Health 86(1): s107-s120.

- 염유식. 2007. “16대 국회 보건복지위원회의 법안 가결에 관한 연결망 분석,” 법과 사회 32:159-184.

- Youm, Yoosik, and Edward O. Laumann. 2003. “The effect of structural embeddedness on the division of household labor: A game-theoretic model using a network approach.” Rationality and Society. 15(2): 243-280.

기타 사항

- 다음 주소의 홈피에는 제 수업을 이미 들었던 학생들의 평가가 편집 없이 실려

있습니다. 가능하면 들려서 꼭 읽어주시기 바랍니다.

(http://web.yonsei.ac.kr/yoosik)

- 실습을 위해 해당 통계 프로그램을 설치한 개인 노트북을 지참해야 합니다.

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2. 강의 계획


8월 1일(월)

소개: ‘우리는 왜 연결망 분석을 원하는가’ 또는 ‘연결망 분석을 통하여 우리는 다른 분석에서는 얻기 힘든 어떠한 것을 얻게 되는가’.

- Breiger, R. L. 1974. "The duality of persons and groups," Social Forces 53: 181-90.

- Coleman, James S. 1986. "Social Theory, Social Research, and a Theory of Action," American Journal of Sociology 91: 1309-35.

- Coleman, J. 1988. "Social capital in the creation of human capital," American Journal of Sociology Supplement 94: S95-S120.

- Granovetter, Mark S. 1973. "The Strength of Weak Ties," American Journal of Sociology. 78: 1360-80.

- Korte, C. and Milgram, S. 1970. "Acquaintance networks between racial groups: Application of the small world method," Journal of Personality and Social Psychology. 15: 101-8.

8월 2일(화)

연결망 자료: 연결망 자료는 어떠한 형태로 준비되며 어떻게 그것을 조작할 것인가. (기초 matrix algebra도 함께 토의합니다).

- STRUCTURE: 53-106, 207-11.- UCINET: 18-68- SNA: 28-66, 150-64.

8월 3일(수)

cohesion: 연결망을 분석하는 가장 상식적인 개념입니다. 이것이 무엇이며 이것을 어떻게 측정할지 토의합니다.

- STRUCTURE: 109-23.

8월 4일(목)

equivalence: 연결망 분석의 또 다른 개념입니다. 기초 연결망 분석에서 가장 널리 쓰이는 개념 중의 하나입니다.

- STRUCTURE: 124-48.- Burt, Ronald. 1990. "Detecting role equivalence," Social Networks

12: 83-97.- Burt, Ronald. 1987. "Social Contagion and Innovation: Cohesion

versus Structural Equivalence," American Journal of Sociology 92: 1287-335.

8월 5일(금)

power: 사회과학에서 가장 매혹적인 개념 중의 하나입니다. 이 개념을 실제로 어떻게 측정해야 할까요. 많은 연결망 분석자들은 연결망이 가장 나은 측정 방법을 제공한다고 믿습니다.

- STRUCTURE: 188-206.- Coleman, J. S. 1966. "Foundations for a theory of collective

action," American Journal of Sociology 71:615-27.- Coleman, J. S. 1972. "Systems of social exchange," Journal of

Mathematical Sociology 2: 145-63.- Knoke, D. and R. S. Burt. 1983. "Prominence," in Applied

Network Analysis: A Methodological Introduction : 195-222, edited by R. S. Burt and M. J. Minor. Beverly Hills: SAGE Publications.

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8월 8일(월)

centrality: 과연 사회 구성원 중에 누가 가장 central할까요. 도대체 central하다는 것은 어떠한 의미이며, 어떻게 측정해야할 까요.

- UCINET: 82-9.- SNA: 169-219.- Freeman, L. C. 1979. "Centrality in Social Networks: Conceptual

clarification," Social Networks 1: 215-39.- Bonacich P. 1987. "Power and Centrality: A Family of Measures,"

American Journal of Sociology 92: 1170-82.

8월 9일(화)

connections and graphs: 연결망 분석의 한 방향은 graph theory를 이용하는 것입니다.

- UCINET: 69-81.- SNA: 92-143, 150-165.- Doreian P. 1974. "On the connectivity of Social Networks," Journal

of Mathematical Sociology 3: 245-58.

8월 10일(수)

subgroup: 연결망 자료를 가지고 가장 널리 분석하는 것 중의 하나는 과연 전체 구성원들을 어떻게 여러 개의 소그룹으로 나눌 수 있는 것인가 입니다. 연결망 분석에는 매우 다양한 방법들이 존재합니다.

- UCINET: 92-108.- SNA: 249-90.

8월 11일(목)

positions and block modeling: 소그룹을 나누는 방법 중 가장 널리 쓰이는 방법 중의 하나인 block modeling을 토의합니다.

- UCINET: 109-31.- SNA: 347-424, 461-502.- Everett, M. G. and Borgatti, S. P. 1988. "Calculating role similarities:

An algorithm that helps determine the orbits of a graph," Social Networks 10: 71-91.

- Borgatti, S. P. and Everett, M. G. 1989. "The class of all regular equivalences: algebraic structure and computation," Social Networks 11:65-88.

- Harrison C. White, Scott A. Boorman, Ronald L. Breiger. 1976. "Social Structure from Multiple Networks. I. Blockmodels of Roles and Positions," American Journal of Sociology 81: 730-80.

- Harrison C. White, Scott A. Boorman, Ronald L. Breiger. 1976. "Social Structure from Multiple Networks. II. Role Structures," American Journal of Sociology 81: 1384-446.

8월 12일(금)

diffusion, contagion, or transmission: 연결망 분석이 가장 널리 쓰이는 분야입니다. 생각해보면 사회적인 모든 것은 그것이 이념이나 태도가 되었든 아니면 유행이 되었든 diffuse되거나 transmit됩니다.

- STRUCTURE: 149-76.- Friedkin, N. E. 1984. "Structural cohesion and equivalence explanations

of social homogeneity," Sociological Methods & Research 12: 235-61- Friedkin, N. E. and K. Cook. 1990. "Peer group influence," Sociological

Methods & Research 19: 122-43.- Galaskiewicz, J. and R. S. Burt. 1991. "Interorganization contagion

in corporate philanthropy," Administrative Science Quarterly 36:88-105.

- Marsden, Peter V. and Noah E. Friedkin. 1993. "Network Studies of Social Influence." Sociological Methods and Research 22: 127-51.

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패널분석

담 당: 김현식 교수님 (경희대학교 사회학과)

일 시: 2016년 8월 1일 - 8월 12일 (월-금, 14:00~18:00)


1. 과정 개요


개요

패널 데이터를 이해하고 고정효과(fixed-effect) 및 확률효과(random effect)

개념을 이해/활용하는데 중점을 둔다. 종속변수가 연속변수가 아닌 경우 패널

분석기법을 이해한다. 민인식·최필선(2010) 교재에서 다루는 모형들을 이해

하고 R에서 실습하여 다양한 패널 모형을 습득한다.

참가 대상 패널자료 분석기법을 연구에 활용하고자 하는 대학원생 및 일반 연구자

선수 과목 회귀분석, 범주형 회귀분석(로짓/프로빗) 관련 과목

워크숍 운영방식 강의 1/2, 실습 1/2


- Croissant, Y., & Milo, G. Panel data econometrics in R: The plm package.

https://cran.r-project.org/web/packages/plm/vignettes/plm.pdf

- 강의 시 유인물.

- (선택) 민인식, 최필선. 2010. STATA 패널데이터 분석. 한국STATA학회.

실습자료 한국노동패널: 한국노동패널 홈페이지에서 다운로드

사용될 프로그램

R

- R을 배우신 적이 없다면 http://kpc.khu.ac.kr/sda.html 에서 기초 강의를

들을 수 있습니다.

담당강사 정보

<학력/경력>

- University of Wisconsin, Ph.D. (Sociology) (2011)

- 경희대학교 사회학과 조교수 (2013.3-)


- Kim, Hyun Sik. (2015). “Foregone Opportunities: Unveiling Teacher

Expectancy Effects in Kindergarten Using Counterfactual Predictions.”

Social Psychology of Education, 18, 273-296.

DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s11218-014-9284-4

- 김현식. (2014). “성향점수매칭을 활용한 장애인 고용서비스의 취업효과

분석.” 장애와고용, 24(4), 222-248.


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2. 강의 계획


8월 1일(월)

제1장 패널데이터 구조와 특징

제2장 시계열데이터 관리명령어

제3장 패널데이터 관리 명령어

8월 2일(화)제4장 기초 통계분석

제5장 패널 그래프 작성

8월 3일(수)제6장 패널 GLS

제7장 Between Effects 모형

8월 4일(목) 제8장 고정효과 모형

8월 5일(금) 제9장 1차 차분 모형

8월 8일(월) 제10장 확률효과모형

8월 9일(화) 제11장 가설검정

8월 10일(수) 제12, 13장 기본 가정 위배

8월 11일(목) 제14장 동적 패널 모형

8월 12일(금) 제15장 이항 종속변수 모형

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공간통계분석

담 당: 김도형 교수님

(Dept. of Public Policy and Geospatial Information Sciences, University of Texas at Dallas)

일 시: 2016년 7월 4일 - 7월 8일 (월-금, 14:00~18:00)


1. 과정 개요


개요

본 과정은 지도자료나 각종 공간데이터를 통계적으로 유의미하게 분석할

뿐 아니라 GIS(Geographic Information System; 지리정보시스템) 기법을 활용

하여 공간적으로 유의미한 정보를 도출해낼 수 있도록 관련 이론들을 숙지

시키고, 실제 사회과학 관련 데이터를 이용하여 실습하도록 하는데 목표를

두고 있습니다.

참가 대상 공간데이터 분석 및 맵핑에 관심이 있는 대학생, 대학원생, 일반인 모두


워크숍 운영방식 강의 및 실습


강사의 강의노트가 배부될 예정입니다.

특정 교재를 지정하지는 않으나 아래의 교재를 추천합니다.

- Lloyd, C., Spatial Data Analysis: An Introduction for GIS Users, Oxford University Press. 2010.

실습자료 매주 첫 시간에 배부될 예정입니다.

사용될 프로그램 GeoDa, Stata, Quantum GIS

담당강사 정보

<학력/경력>- 연세대학교 행정학과 학사, 석사- University of North Carolina at Chapel Hill 도시계획학 박사- Duke University 박사후연구원 (2005 - 2008)- North Carolina Central University 행정학과 교수 (2008 - 2013) - University of Texas at Dallas 정책학/지리정보학 교수 (2013 – 현재)

<주요논문/저서>- Kim et al., 2016, “The value of information in decision-analytic modeling for malaria control in Africa,” Risk Analysis, forthcoming

- Kim et al., 2016, “Role of spatial tools in public health policymaking of Bangladesh: opportunities and challenges,” Journal of Health, Population and Nutrition, 35(1):8.

- Seo, Kim et al., 2016, “GIS-based association between PM10 and allergic diseases in Seoul: implications for health and environmental policy,” Allergy, Asthma and Immunology Research, 8(1):32-40.

- Kim et al., 2014, "Selecting optimal prices and outpost locations for rural vaccination campaigns," International Regional Science Review, 37:436-458.

- Kim et al., 2014, "Effect of travel distance on household demand for typhoid vaccines: implications for planning," International Journal of Health Planning and Management, 29(3):e261-276.

- Kim et al., 2011, "Spatial modeling for groundwater arsenic levels in North Carolina," Environmental Science & Technology, 45(11):4824-4831.

- Kim et al., 2008, "A framework for widespread replication of a highly spatially resolved childhood lead exposure risk model," Environmental Health Perspective, 116(12):1735-1739.

기타 사항실습을 위해 Stata 프로그램이 설치된 개인노트북을 지참해야 합니다.

GeoDa, Quantum GIS 프로그램은 수업시간에 함께 설치할 예정입니다.

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2. 강의 계획


7월 4일(월)

- 강의 및 강사/조교 소개

- 수강생들의 필요와 수준에 맞게 강의 내용 조정

- 공간분석의 다양한 활용 사례 소개

- 공간데이터의 이해, 수집 및 활용: 좌표체계, 벡터/래스터 등

- 공간통계분석의 기본 개념 및 이론 이해

- GeoDa, Stata: 공간데이터 입력 및 수정, 공간가중치 행렬 작성 실습

7월 5일(화)

- 지리정보시스템의 이해 및 활용

- QGIS 설치 및 주요 기능 소개

- 지리정보 자료 검색 및 지오코딩

- QGIS: 공간데이터 구축 및 맵핑 실습

7월 6일(수)- 공간상관성분석: Moran's I, LISA 등

- GeoDa/Stata: 공간상관성분석 실습

7월 7일(목)

- 공간회귀분석: GWR, SLM, SEM

- 공간보간기법: IDW

- Stata/QGIS: 공간회귀분석 및 공간보간기법 실습

7월 8일(금)- 공간통계기법과 GIS 맵핑툴의 종합적 활용

- Stata/QGIS: 실제 연구과제/자료를 활용한 실습 및 질의응답

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베이지안 통계분석 기초

담 당: 김도형 교수님

(Dept. of Public Policy and Geospatial Information Sciences, University of Texas at Dallas)

일 시: 2016년 7월 11일 - 7월 15일 (월-금, 14:00~18:00)


1. 과정 개요


개요

본 과정은 컴퓨터 시뮬레이션의 발전 및 빅데이터 분석기법의 확산과 더불어

자연과학, 공학 분야는 물론 사회과학 분야에서도 그 중요성이 증대되고 있는

베이지안 통계분석 기법에 관한 핵심적인 이론적 지식은 물론 기본적인 실습

기회를 제공함으로써, 베이지안 통계분석 경험이 없는 초보자들도 큰 부담

없이 베이지안 통계분석을 시도할 수 있도록 돕는데 그 목표를 두고 있습니다.

참가 대상 베이지안 통계학 분석에 관심이 있는 대학생, 대학원생, 일반인 모두


워크숍 운영방식 강의 및 실습


강사의 강의노트가 배부될 예정입니다.

특정 교재를 지정하지는 않으나 아래의 교재를 추천합니다.

- Lynch, S. M., Introduction to Applied Bayesian Statistics and Estimation

for Social Scientists, Springer. 2007.

실습자료 첫 시간에 배부될 예정입니다.

사용될 프로그램 R, RStudio

담당강사 정보

<학력/경력>- 연세대학교 행정학과 학사, 석사- University of North Carolina at Chapel Hill 도시계획학 박사- Duke University 박사후연구원 (2005 - 2008)- North Carolina Central University 행정학과 교수 (2008 - 2013) - University of Texas at Dallas 정책학/지리정보학 교수 (2013 – 현재)

<주요논문/저서>- Kim et al., 2016, “The value of information in decision-analytic modeling for malaria control in Africa,” Risk Analysis, forthcoming

- Kim et al., 2016, “Role of spatial tools in public health policymaking of Bangladesh: opportunities and challenges,” Journal of Health, Population and Nutrition, 35(1):8.

- Seo, Kim et al., 2016, “GIS-based association between PM10 and allergic diseases in Seoul: implications for health and environmental policy,” Allergy, Asthma and Immunology Research, 8(1):32-40.

- Kim et al., 2014, "Selecting optimal prices and outpost locations for rural vaccination campaigns," International Regional Science Review, 37:436-458.

- Kim et al., 2014, "Effect of travel distance on household demand for typhoid vaccines: implications for planning," International Journal of Health Planning and Management, 29(3):e261-276.

- Kim et al., 2011, "Spatial modeling for groundwater arsenic levels in North Carolina," Environmental Science & Technology, 45(11):4824-4831.

- Kim et al., 2008, "A framework for widespread replication of a highly spatially resolved childhood lead exposure risk model," Environmental Health Perspective, 116(12):1735-1739.

기타 사항 실습을 위해 R 프로그램과 RStudio 프로그램이 설치된 개인노트북을 지참해야합니다.

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2. 강의 계획


7월 11일(월)

- 강의 및 강사/조교 소개

- 수강생들의 필요와 수준에 맞게 강의 내용 조정

- 베이지안 분석의 활용 사례 소개

- R 프로그램 기본 구조 및 주요 기능 소개

- R 프로그램 기초 실습

7월 12일(화)

- 베이지안 통계학 이론 기초: 전통적 통계학 vs. 베이지안 통계학

- 조건부확률

- 베이즈정리

- 확률변수 및 확률분포

- 기대값 및 분산

- R 프로그램을 활용한 베이지안 통계학 기초개념 실습

7월 13일(수)

- 사전분포의 이해 및 설정

- 사후분포의 계산

- 베이지안 추론 및 의사결정

- R 프로그램을 활용한 사전분포/사후분포 실습

7월 14일(목)

- MCMC 방법을 이용한 사후분포 추론

- Gibbs 샘플링 방법

- Metroplis-Hastings 샘플링 방법

- R 프로그램을 활용한 MCMC 사후분포 추론기법 실습

7월 15일(금)

- 베이지안 통계학을 활용한 회귀분석 실습

- 단순선형회귀분석

- 다중선형회귀분석

- 실제 데이터를 활용한 베이지안 회귀분석 실습

- R 프로그램을 활용한 베이지안 회귀분석 실습

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범주형자료분석 기초

담 당: 한경준 교수님 (Dept. of Political Science, Univ. of Tennessee)

일 시: 2016년 8월 1일 - 8월 5일 (월-금, 9:00~13:00)


1. 과정 개요


개요

- 최대가능도 방법(Maximum Likelihood Method)에 대한 개념적 이해

- 종속변수가 범주형 변수인 경우의 자료에 대한 분석 및 해석 기술 습득

참가 대상 학부, 대학원생 및 일반연구자

선수 과목 기초통계학 및 중급통계학

워크숍 운영방식 강의와 실습 병행


- 강사가 제공하는 파워포인트 강의노트

- 참고문헌: Long, J. Scott. 1997. Regression Models for Categorical and

Limited Dependent Variables. London: SAGE Publications, Inc.

실습자료 강사가 제공하는 실습용 자료


담당강사 정보

<학력/경력>

- 서울대학교 외교학과 학부(1999) 및 석사(2001) - University of California, Los Angeles 석사(2007) 및 박사(2010) - University of Tennessee 정치학과 조교수(2010-현재)


- Han, Kyung Joon. 2009. “Policy Decisiveness and Responses to Speculative Attacks in Developed Countries,” European Journal of Political Research, 48(6): 723-755.

- Han, Kyung Joon. 2013. “Political Use of Asylum Policies: The Effects of Partisanship and Election Timing on Government Policies Regarding Asylum Seekers’ Welfare Benefits,” Comparative European Politics, 11(4): 383-405.

- Han, Kyung Joon. 2015 “The Impact of Radical Right-Wing Parties on the Positions of Mainstream Parties Regarding Multiculturalism,” West European Politics, 38(3): 557-576.

- Han, Kyun Joon. 2015. “When Will Left-Wing Governments Introduce Liberal Migration Policies? An Implication of Power Resources Theory,” International Studies Quarterly, 59(3): 602-614.

- Han, Kyung Joon. 2016. “Income Inequality and Voting for Radical Right-Wing Parties,” Electoral Studies, 42: 54-64.

- Han, Kyung Joon. forthcoming. “It Hurts When It Really Matters: Electoral Effect of Party Position Shift regarding Sociocultural Issues,” Party Politics.

- Castater, Eric G. and Kyung Joon Han. forthcoming. “Deal or No Deal: Labor Union Fractionalization and Social Pact Agreement,” West European Politics.


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2. 강의 계획


8월 1일(월)

범주형 자료분석 I

- 보통최소제곱 추정법(OLS Estimation Method)의 가정들

- 최대가능도방법(Maximum Likelihood Method)

8월 2일(화)

범주형 자료분석 II

- 잠재변수 모형(Latent Variable Model)

- 이진 변수(Binary Variable)인 종속변수 분석

- 로짓/프로빗 회귀분석(Logit/Probit Regression Analysis)의 원리와 실제

8월 3일(수)

범주형 자료분석 Ⅲ

- 로짓/프로빗 회귀분석 결과의 해석

- 로짓/프로빗 회귀분석 모형의 적합도(Goodness of Fit)

8월 4일(목)

범주형 자료분석 Ⅳ

- 순서형 범주형 변수(Ordered Categorical Variable)인 종속변수 분석

- 순서형 로짓 회귀분석(Ordered Logit Regression Analysis)의 원리와 실제

8월 5일(금)

범주형 자료분석 V

- 순서형 로짓 회귀분석(Ordered Logit Regression Analysis)의 결과의 해석

- 평행회귀선 가정(Parallel Regression Assumption)

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범주형자료분석 심화

담 당: 장승진 교수님 (국민대학교 정치외교학과)

일 시: 2016년 8월 8일 - 8월 12일 (월-금, 9:00~13:00)


1. 과정 개요


개요

1. 사회과학연구에서 빈번히 사용되는 범주형 자료 분석의 이론적인 이해

2. 실습을 통해 범주형 자료를 분석하고 해석할 수 있는 능력 습득

참가 대상 학부, 대학원생 및 일반 연구자로서 범주형 자료를 활용한 통계적 분석에

관심 있는 사람이라면 누구나

선수 과목 KOSSDA의 워크숍 중급 과정을 수강하였거나 이에 준하는 선형회귀분석

수강자

워크숍 운영방식 강의와 STATA 실습 병행


강사가 제공하는 강의노트와 Handout

- 참고문헌: Long, J. Scott & Jeremy Freese. 2005. Regression Models for

Categorical Dependent Variables Using Stata. 2nd Edition. College

Station, TX: Stata Press.

- 참고문헌: Janet M. Box-Steffensmeier & Bradford S. Jones. 2004. Event

History Modeling: A Guide for Social Scientists. Cambridge University

Press

실습자료 한국종합사회조사 및 기타 강사가 제공하는 실습용 자료


담당강사 정보

<학력/경력>

- 국민대학교 정치외교학과 교수 (2011-현재)

- SIPA, Columbia University, 전임강사 (2009-2010)

- Columbia University 정치학 박사 (2009)

- 서울대학교 외교학과 석사 (2002), 학사 (1998)


- "경선제도에 따른 유권자 선택의 변화: 2008년 미국 대선 경선의 함의"

한국정당학회보 (2012)

- "제19대 총선의 투표선택: 정권심판론, 이념 투표, 정서적 태도" 한국정치

학회보 (2012)

- "경제민주화와 제18대 대선: 쟁점 투표(Issue Voting)와 정치지식(Political

Knowledge)“ 한국정당학회보 (2013)

- “민주통합당은 좌클릭 때문에 패배하였는가?: 제18대 대선에서의 이념투표”

의정연구 (2013)

- “2012년 양대 선거에서 나타난 계층균열의 가능성과 한계” 한국정치학회보

(2013)

기타 사항 실습을 위해 Stata를 설치한 노트북을 휴대해야 합니다.

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2. 강의 계획


8월 8일(월)

명목형(nominal) 변수 분석

- Multinomial logit

- Conditional logit

- Multinomial probit

8월 9일(화)

빈도(count) 변수 분석

- Poisson regression

- Negative Binomial Regression

- Zero-Inflated Poisson Regression

8월 10일(수)Event history model (a.k.a. duration model or survival analysis) I

- parametric models

8월 11일(목)

Event history model (a.k.a. duration model or survival analysis) II

- Cox proportional hazards model

- Models for discrete data

8월 12일(금)

연속형 종속변수의 부분적 관찰

- Sample selection model

- Censored regression (tobit)

- Truncated regression

1...- 다중공선성 (multicollinearity) 7월 21일(목) 다중회귀분석 (multiple regression...

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