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R기반 성향점수분석 : 루빈 인과모형 기반 인과추론

R기반 성향점수분석 : 루빈 인과모형 기반 인과추론 (8회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
백영민, 1977- 박인서, 저
서명 / 저자사항
R기반 성향점수분석 : 루빈 인과모형 기반 인과추론 / 백영민, 박인서 지음
발행사항
서울 :   한나래아카데미,   2021  
형태사항
392 p. : 삽화 ; 26 cm
ISBN
9788955662450
서지주기
주제어 찾아보기(p. 386-392)와 참고문헌(p. 377-382) 수록 서지적 각주 수록
비통제주제어
통계분석, 성향점수분석, 루빈인과모형, R기반,,
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100 1 ▼a 백영민, ▼d 1977- ▼0 AUTH(211009)78931
245 1 0 ▼a R기반 성향점수분석 : ▼b 루빈 인과모형 기반 인과추론 / ▼d 백영민, ▼e 박인서 지음
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653 ▼a 통계분석 ▼a 성향점수분석 ▼a 루빈인과모형 ▼a R기반
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 의학도서관/자료실(3층)/ 청구기호 519.50285 2021z1 등록번호 131055050 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

통상적 회귀분석 기법에 비해 다양하고 복잡하게 느껴질 수 있는 성향점수분석 기법을 독자들에게 쉽고 명확하게 전달하는 책이다. 성향점수분석 기법의 인과추정방식, 즉 ‘루빈 인과모형(Rubin’s causal model)’을 가급적 쉬운 용어와 사례로 설명하여 성향점수분석이 어떤 면에서 통상적 회귀분석 기법과 구분되는지 서술하였다. 그리고 성향점수분석 기법들을 ‘성향점수가중’, ‘성향점수매칭’, ‘성향점수층화’, ‘준-정확매칭’으로 구분한 후, 각 방법에 대해 시뮬레이션된 데이터와 현실 데이터 두 가지를 사례로 단계별 실습과정을 제시하고 체계적으로 설명하였다.

쉽고 명확하게 풀어낸 성향점수분석 안내서

이 책에서 다루는 ‘성향점수분석 기법(propensity score analysis)’은 통상적 방식의 회귀분석 기법의 문제점을 극복하고 보다 타당한 인과관계를 추정하는 데이터 분석기법이다. 성향점수분석은 현실적 한계 혹은 윤리적 문제로 무작위배치가 포함된 실험설계를 실시하기 어려운 연구분야(이를테면 의학.약학.간호학)에서 인과관계를 밝히거나, 현실사회에서 특정 정책을 실시하였을 경우의 정책효과를 분석하는 작업 등에서 매우 유용하게 사용할 수 있다.
본서에서는 통상적 회귀분석 기법에 비해 다양하고 복잡하게 느껴질 수 있는 성향점수분석 기법을 독자들에게 쉽고 명확하게 전달하고자 노력하였다. 이에 성향점수분석 기법의 인과추정방식, 즉 ‘루빈 인과모형(Rubin’s causal model)’을 가급적 쉬운 용어와 사례로 설명하여 성향점수분석이 어떤 면에서 통상적 회귀분석 기법과 구분되는지 서술하였다. 그리고 성향점수분석 기법들을 ‘성향점수가중’, ‘성향점수매칭’, ‘성향점수층화’, ‘준-정확매칭’으로 구분한 후, 각 방법에 대해 시뮬레이션된 데이터와 현실 데이터 두 가지를 사례로 단계별 실습과정을 제시하고 체계적으로 설명하였다.
‘R을 활용해’ 성향점수분석에 속하는 여러 데이터 분석기법들을 소개하는 이 책은 R 데이터 분석에 익숙한 독자들, 사회과학연구에 성향점수분석을 적용해 보다 타당한 인과관계를 입증하려는 연구자들에게 분명 실제적 도움을 줄 것이다. 독자들이 성향점수분석 기법에 한층 친숙해지고, 각자의 학문분과에서 보다 심화된 학습을 이끌어낼 수 있도록 인도해줄 것이다!


정보제공 : Aladin

저자소개

백영민(지은이)

연세대학교 신문방송학과를 졸업하고 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았다. 2011년 미국 펜실베이니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다. 한국과학기술원(KAIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 부교수로 재직 중이다. Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communicatiom, PLOS ONE, American Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leadership, Journal of Social and Personal Relationships, Journal of Language and Social Psychology 등 언론학을 포함 다양한 학문분과 학술지에 현재까지 80편의 학술논문(2022년 4월 기준)을 출간하였다. 저술한 책으로 《R 기반 데이터 과학: 타이디버스 접근》, 《R 기반 성향점수분석: 루빈 인과모형 기반 인과추론》, 《R 기반 제한적 종속변수대상 회귀모형》, 《R를 이용한 텍스트 마이닝》, 《R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석》, 《방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론》 등이 있으며, 번역한 책으로는 《퍼스널 인플루언스》, 《국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?》, 《포퓰리즘》 등이 있다.

박인서(지은이)

연세대학교 언론홍보영상학과, 응용통계학과를 졸업하고 동 대학원 통계데이터사이언스학과에서 석사학위를 받았다. 미국 스탠퍼드 대학교 언론학 박사과정에 재학 중이다(2022년 9월 기준). Journal of Social and Political Psychology, 한국언론학보, 언론정보연구, 한국정당학회보 등에 학술논문을 출간하였으며, 공동저술한 책으로 《R을 이용한 결측데이터분석: 최대우도 및 다중 투입 기법을 중심으로》, 《R 기반 성향점수분석: 루빈 인과모형 기반 인과추론》이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

1부 성향점수분석 개요

1장 연구설계와 인과추론
1 효과추정치 수계산
2 루빈 인과모형: 잠재결과와 인과관계 추론
3 공변량을 통제한 회귀분석 추정의 문제
4 성향점수분석의 진행 절차

2장 성향점수 추정
1 공변량 선정
2 일반화선형모형(GLM) 기반 성향점수 추정
3 공통지지영역 점검

3장 성향점수분석 기법 실습을 위한 R 패키지
1 일반적 R 패키지들:
tidyverse, Zelig, nnet, Hmisc
2 성향점수분석 작업 패키지: MatchIt
3 균형성 점검 패키지: cobalt
4 민감도분석 패키지:
sensitivitymw, sensitivityfull, treatSens

2부 성향점수분석 실습

4장 예시 데이터 수계산
1 효과추정치 수계산
2 MatchIt 패키지의 함수를 이용한 수계산 결과 도출 예시

5장 성향점수가중 기법
1 개요
2 성향점수가중치 도출
3 공변량 균형성 점검
4 처치효과 추정
5 민감도분석: 카네기·하라다·힐 민감도분석
6 요약

6장 성향점수매칭 기법
1 개요
2 성향점수매칭 실행
3 공변량 균형성 점검
4 처치효과 추정
5 민감도분석: 로젠바움 민감도분석
6 요약

7장 성향점수층화 기법
1 개요
2 성향점수층화 작업
3 공변량 균형성 점검
4 처치효과 추정
5 민감도분석: 알려진 방법 없음
6 요약

8장 준-정확매칭 기법
1 개요
2 준-정확매칭 실행
3 공변량 균형성 점검
4 처치효과 추정
5 민감도분석: 알려진 방법 없음
6 요약

9장 실제 데이터 대상 성향점수분석 기법 비교
1 데이터 소개
2 성향점수분석 기법 적용
3 공변량 균형성 점검결과 비교
4 처치효과 추정 및 비교
5 민감도분석 결과 비교
6 소결

10장 범주형 원인변수 대상 성향점수분석 기법
1 개요
2 일반화성향점수 추정
3 공변량 균형성 점검
4 처치효과 추정
5 민감도분석: 알려진 바 없음
6 요약

11장 연속형 원인변수 대상 성향점수분석 기법
1 개요
2 일반화성향점수 추정
3 공변량 균형성 점검
4 복용량 - 반응 함수 추정
5 민감도분석: 알려진 바 없음
6 요약

3부 마무리

12장 성향점수분석 기법 및 진행과정 요약

13장 성향점수분석 기법 비판
1 철학적 비판
2 원인변수 성격 논란
3 현실적 유용성

14장 다양한 상황에서의 성향점수분석 기법
1 성향점수분석 기법과 결측값 분석
2 성향점수분석 기법과 구조방정식모형
3 성향점수분석 기법과 다층모형


정보제공 : Aladin

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