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실험 및 준실험적 정책평가

실험 및 준실험적 정책평가 (7회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
손호성 孫豪成
서명 / 저자사항
실험 및 준실험적 정책평가 / 손호성
발행사항
서울 :   박영사,   2017-  
형태사항
책 : 도표 ; 26 cm
ISBN
9791130304540 (v.1)
일반주기
색인수록  
내용주기
1. 기초편 (xiii, 259 p.)
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 330.015195 2017z4 1 등록번호 111787393 도서상태 대출중 반납예정일 2022-03-23 예약 예약가능 R 서비스 M

컨텐츠정보

책소개

다루게 될 내용은 크게 두 가지다. 하나는 실험 및 준실험적 연구방법론을 공부하기 위해 반드시 알고 있어야 할 통계학 이론이고 나머지 하나는 그 통계학 이론에 기반해서 배우게 될 계량경제학의 기초이다. 이 두 학문의 논리가 굉장히 강하기 때문에 대부 분의 학문에서 진리 추구를 할 때 이 두 학문의 논리를 사용하는 것이다. 따라서 이 책을 통해서 도대체 이 두 학문이 사용하고 있는 논리는 무엇이고 왜 그것이 강력한지를 설득하고자 한다.

들어가며

제가 이 책을 쓴 이유는 두 가지입니다. 첫째, 현재 전 세계적으로 ‘중거’에 기반한 정책 결정(evidence-based policymaking)을 해야 한다는 논의가 학계 빛 정부에서 활발히 논의되고 있습니다. 예를 들어 현재 미국은 “The Commission on Evidence-Based Policymaking”이라는 위원회를 통해 정책 결정을 증거에 기반해서 하고자 많은 노력을 기울이고 있습니다.1 이 ‘증거에 기반한 정책 결정’ 과 관련해서 논의되고 있는 내용 중에 가장 큰 이슈가 되고 있는 것이 바로 정책 평가를 엄밀한 과학적 방법을 통해 수행해야 한다는 것입니다. 정책 평가를 하 는 방법에는 여러 가지가 있습니다만 여기서 말하는 과학적으로 엄밀한 방법은 바로 실험(experimental) 빛 준실험적(quasi-experimental) 연구설계를 토대로 정책을 평가하는 것을 말합니다. 이런 움직임 때문에 현재 실험 빛 준실험적 연구 방법론에 대한 수요가 굉장히 많아지고 있습니다. 그래서 그런지 해외에는 실험 빛 준실험적 연구설계 방법을 다루고 있는 책들이 꽤 많이 출판되어 있습니다. 하 지만 아직 국내에는 이러한 방법론을 다루고 있는 교재가 많지 않습니다. 그래서 이 책을 쓰게 되었습니다.
둘째, 제가 그동안 실험 빛 준실험적 연구방법론 관련 내용을 공부하면서 그리고 또 이들 방법론을 제 연구에 활용하면서, 이러한 방법론을 ‘정확하게’ 이 해하고 또 정책 평가 관련 연구에 ‘올바로’ 응용하기 위해서는 통계학(statistics)과 계량경제학(econometrics)의 기초가 굉장히 중요하다는 것을 깨달았습니다. 건물을 세울 때 기초 공사가 가장 중요하듯이 실험 및 준실험적 연구방법론을 제대로 익히기 위해서는 통계학의 기본을 반드시 갖추고 있어야 합니다. 그래 서 우선 이 책에서는 실험 및 준실험적 연구방법론을 배우기 위해 반드시 알고 있어야 하는 통계학과 계량경제학의 기초를 다루었습니다. 아직은 계획 단계에 있습니다만 차후에 실험 및 준실험적 정책평가 II(기본편), 실험 및 준실험적 정 책평가 III(사례를 통한 실전편), 실험 및 준실험적 정책평가 IV(통계 패커지를 이용한 응용편) 등으로 출간을 할 계획입니다.


정보제공 : Aladin

저자소개

손호성(지은이)

손호성(孫豪成)은 2013년에 캘리포니아대학교 버클리캠퍼스(University of California, Berkeley) 골드만 스쿨(Goldman School of Public Policy)에서 정책학 박사학위(Ph.D., Public Policy)를 취득하고, 현재 한국보건사회연구원 부연구위원으로 재직 중이다. 전공은 실험(experimental) 및 준실험적(quasi-experimental) 연구설계기법을 활용한 정책 분석 및 평가이며 공공재정 및 사회보장 관련 정책의 효과성을 인과적으로 분석하는 데 주로 관심을 갖고 연구를 수행하고 있다. 또한 행정학 이론을 실험 및 준실험적 방법을 활용해 실증적으로 검정하는 데에도 큰 관심을 갖고 연구 중이다. 앞으로는 계속해서 발전이 되고 있는 실험 및 준실험적 연구설계기법을 쉽게 풀어서 소개해서 좀 더 많은 연구자들이 이러한 연구설계기법을 활용할 수 있도록 하는 데 기여하고자 한다(sohnhosung@gmail.com). 학 력 University of California, Berkeley(Goldman School of Public Policy) 졸업(정책학 박사) University of California, Berkeley(Goldman School of Public Policy) 졸업(정책학 석사) 서울대학교 행정대학원 행정학과 졸업(행정학 석사) 한국외국어대학교 경제학과 졸업(경제학 학사) 경 력 현) 한국보건사회연구원 부연구위원 Syracuse University Center for Policy Research 박사후 연구원 Syracuse University Whitman School of Management 재무학과 강사 Syracuse University Maxwell School of Citizenship and Public Affairs 행정학과 강사 수 상 미국 공공정책분석 및 관리 학회(Association for Public Policy Analysis and Management, APPAM) 2013년도 박사학위 논문상(Honorable Mention) 한국외국어대학교 경제학과 수석 졸업

정보제공 : Aladin

목차

제1장: 자료의 분포(DISTRIBUTION) 검토	1 
1	모집단과 표본	2 
2	자료의 특성 검토: 분포(DISTRIBUTION)	3 
2.1 왜 자료의 분포를 검토해야 하는가? Outliers!	4 
2.2 자료의 분포를 검토할 때 사용하는 방법 1: 표와 그래프(그림을 이용한 표현)	5 
2.3 자료의 분포를 검토할 때 사용하는 방법 2: 요약 통계량(수치를 이용한 표현)	9 
2.4 자료의 분포를 검토할 때 사용하는 방법 3: 밀도곡선(Den-sity Curve)	16 

제2장: 변수 간의 통계적 관계	29 
1	관계(RELATIONSHIP)	29 
2	산점도(SCATTERPLOT)	31 
3	상관관계(CORRELATION)	35 
4	최소제곱(LEAST-SQUARES) 회귀선	41 
5	상관관계와 회귀선과 관련해서 유의해야 할 점	46 
6	상관관계 VS. 인과관계	48 
6.1 인과관계 증명을 어렵게 하는 요인	49 
6.2 어떤 연구를 할 것인가?	51 
6.3 인과관계를 어떻게 증명할 것인가?	52 
6.4 결론	54 

제3장: 자료(DATA)의 생성 및 질(QUALITY) 확보	55 
1	자료의 출처(SOURCE)	56 
1.1 일화	56 
1.2 공용 자료	57 
1.3 표본조사(Sample Survey)	58 
1.4 실험	58 
2	실험설계(EXPERIMENTAL DESIGN)	59 
2.1	처리(Treatment)집단과 통제(Control)집단	60 
2.2	위약 효과(Placebo Effect)	61 
2.3	선택 편향(Selection Bias)	63 
3	무작위 통제 실험(RCT)	64 
3.1 처리변수의 무작위 배정(Random Assignment)	64 
3.2 무작위 배정 방법	65 
3.3 무작위 통제 실험의 한계점	66 
3.4 무작위 통제 실험의 개요	70 
4	추출설계(SAMPLING DESIGN)	72 
4.1	자발적 응탑 표본(Voluntary Response Sample)	72 
4.2	확률표본(Probability Sample)	74 
4.3 표본 조사의 문제점	76 
5	통계적 추론의 기초	78 
5.1	모수(Parameter)와 통계량(Statistic)	80 
5.2	추출변이(Sampling Variability)	81 
5.3	추출분포(Sampling Distribution)	83 
5.4	편향(Bias)과 변이(Variability)	88 
5.5 통계량의 변이와 모집단의 크기 간의 관계	92 

제4장: 확률이론	95 
1	임의성(RANDOMNESS)과 확률모형	96 
1.1 확률모형(Probability Model)	98 
1.2 확률의 규칙	101 
1.3 독립(Independence)과 승볍(Multiplicative) 규칙	105 
2	확률변수(RANDOM VARIABLE)	108 
2.1	이산확률변수(Discrete Random Variable)	109 
2.2	연속확률변수(Continuous Random Variable)	113 
2.3 연속확률분포의 또 다른 예: 정규분포	116 
3	확률변수의 기대값과 분산	119 
3.1 확률변수의 중앙: 기대값(Expected Value)	119 
3.2 통계적 추정과 대수의 볍칙(Law of Large Numbers) . . . 123 3.3 확률변수의 기대값의 규칙	126 
3.4 확률변수의 변이: 분산(Variance)	129 
3.5 분산의 규칙	131 
4	조건부(CONDITIONAL) 확률	134 

제5장: 추출분포(SAMPLING DISTRIBUTION)	137 
1	표본 평균의 추출분포	139 

1.1 통계량 x?의 추출분포의 중앙(Mean) 빛 분산(Variance) .	.	140 
1.2 중심극한정리(Central Limit Theorem, CLT) . . . . . .	.	145 
1.3 추출분포 결론 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .	.	153 

제6장: 통계적 추론(STATISTICAL INFERENCE)	155 
1	신뢰구간을 이용한 통계적 추론 . . . . . . . . . . . . . . . . .	.	156 
1.1 통계적 신뢰성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .	.	157 
1.2 신뢰구간(Confidence Interval) . . . . . . . . . . . . . .	.	158 
1.3 모집단 평균의 신뢰구간	161 
1.4 신뢰구간의 결정요인	164 
1.5 신뢰구간과 관련해서 유의해야 할 점	165 
2	통계적 유의성 검정	167 
2.1 유의성 검정의 논리	167 
2.2 가설 설정	169 
2.3	검정 통계량(Test Statistics)	170 
2.4 p값(p-value)	172 
2.5 통계적 유의미성(Statistical Significance)	175 
3	유의성 검정과 관련해서 유의해야 할 점	178 
3.1 유의수준의 선택	178 
3.2 통계적으로 유의미하다는 것이 의미하는 것	179 
3.3 통계적으로 유의미하지 않다는 것이 의미하는 것	181 
3.4 통계적 추론 기법은 모든 종류의 자료에 적용할 수 있지 않음	182 
4	σ를 모른 상태에서 모집단 평균(?)에 대한 추론	183 
4.1 t분포	183 
4.2 t분포를 이용한 신뢰구간 추정	186 
4.3 t분포를 이용한 유의성 검정	188 
4.4 t검정의 강건성(Robustness)	190 

제7장: 수라통계학(MATHEMATICAL STATISTICS)의 기초	193 
1	추정량의 유한 표본(FINITE SAMPLE) 성질	194 
1.1	추정량(Estimator) vs. 추정값(Estimate)	194 
1.2	비편향성(Unbiasedness)	196 
1.3	효율성(Efficiency)	202 
2	추정량의 대표본(LARGE SAMPLE) 성질	205 

제8장: 회귀분석(REGRESSION ANALYSIS)의 기초	209 
1	OLS 추정량의 대수(ALGEBRAIC) 성질	212 
1.1 적합값(Fitted Values)과 잔차(Residuals)	212 
1.2 OLS 통계량의 대수 성질	213 
1.3 적합도(Goodness-of-Fit)	218 
2	OLS 추정량의 유한 표본 성질	220 
2.1	조건부 기대값(Conditional Expectation)	220 
2.2	기대값의 반복 법칙(Law of Iterated Expectation, LIE) 222 
2.3 OLS 추정량의 비편향성(β?의 추출분포의 중앙) 224 
2.4 OLS 추정량의 분산 및 효율성(β?의 추출분포의 변이) . . . 237 
3	OLS 추정량의 대표본 성질: 일치성	243 
4	OLS 추정량에 대한 통계적 추론	247 
4.1 OLS 추정량의 추출분포의 모양	247 
4.2 OLS 추정량의 신뢰구간	250 
4.3 OLS 추정량에 대한 유의성 겸정	251 

색인(INDEX)	255

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