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계량분석

계량분석 (충북대학교 사회학과 2023년 2학기)

이 레파지토리에는 대학원 계량분석 강의안이 담겨 있습니다. 이 수업에 관한 보다 자세한 설명은 실라버스를 참고하세요. 비슷한 강의를 개설하시는 선생님들께도 참고가 되기를 바랍니다. 자유로이 나누어 보셔도 되지만 상업적 이용은 불허하고 있습니다.

교재는 『경영경제 통계학노트』(링크)와 『STATA 기초통계와 회귀분석』(링크)을 사용하고 있습니다. 다른 교재를 참고해도 무방합니다.

오류를 발견하셨거나 개선을 위한 건의사항이 있으시면 연락 부탁합니다.

제1주차(Course Introduction)

• A섹션: 강의 소개

• B섹션: Stata 입문

• 코드 #1

제2주차(Descriptive Statistics and Hypothesis Tests)

• A섹션: Descriptive Statistics

• B섹션: Hypothesis Tests

• 코드 #2

제3주차(Examining Data)

• A섹션: Data Archives

• B섹션: Examining Datasets

• 코드 #3

제4주차(Cross-Tabulations and Tables)

• A섹션: Cross-tabulation

• B섹션: Chi-square Analysis

• 코드 #4

제5주차(Means/Proportions Comparison and ANOVA)

• A섹션: Comparing Means/Proportions

• B섹션: Comparing Variances

• 코드 #5

제6주차(Correlations and OLS Regression)

• A섹션: Correlation Analysis

• B섹션: Bivariate Ordinary Least Squares

• 코드 #6

제7주차(Multiple Regression)

• A섹션: Introduction to Multiple Regression

• B섹션: Multiple Regression in Practice

• 코드 #7

제8주차(Midterm)

제9주차(Dummy Variables and Conditional Relationships)

• A섹션: Dummy Variables

• B섹션: Moderating Variables and Interaction Terms

• 코드 #9

제10주차(Regression Diagnostics)

• A섹션: Classical Regression Assumptions

• B섹션: Assumptions about Error Term

• 코드 #10

제11주차(Nonlinear Modelling and Variable Transformations)

• A섹션: Quadratic Function and Fractional Polynomials

• B섹션: Variable Transformation

• 코드 #11

제12주차(Principal Component Analysis and Scale Construction)

• A섹션: Construct Validity and Principal Component Analysis

• B섹션: Internal Reliability and Cronbach's Alpha

• 코드 #12

제13주차(Path Analysis)

• A섹션: Path Analysis and Mediation Effect

• 코드 #13

제14주차(Categorical Data Analysis)

• A섹션: Binary Logistic Regression

• B섹션: Multinomial and Ordered Logistic Regression

• 코드 #14