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R과 SAS를 이용한 경시적 자료분석

R과 SAS를 이용한 경시적 자료분석 (7회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
김양진
서명 / 저자사항
R과 SAS를 이용한 경시적 자료분석 / 김양진 지음
발행사항
파주 :   자유아카데미,   2020  
형태사항
vii, 182 p. : 도표 ; 26 cm
ISBN
9791158082659
서지주기
참고문헌(p. 175-177)과 색인수록
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.50285 2020z17 등록번호 111846643 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

책소개

본 책의 범위는 경시적 자료분석에서 널리 사용되는 선형혼합모형(LMM), 일반화 추정방정식(GEE) 그리고 일반화 선형혼합모형(GLMM)을 R 또는 SAS를 통해 분석하는 방법을 소개하고자 한다. 또한 경시적 자료에서 발생되는 결측과 시간 가변 공변량 관련 결합모형을 조금씩 다루었다.

경시적 자료는 자연과학 분야에서 반복측정 자료(repeated measured data)로, 사회과학 분야에서 패널 자료(panel study) 또는 교차적 시계열 자료(cross-sectional time series data)로 표현되기도 한다. 일반적 경시적 자료에서는 모든 관측 대상이 똑같은 측정 횟수를 가질 필요가 없으며, 또한 관측 시점이 반드시 일치할 필요도 없다. 종단 연구(longitudinal study)는 관심 있는 반응변수를 반복적으로 측정한다는 점에서 종종 시계열 자료와 혼돈되는 경우가 있다. 하지만 경시적 자료는 시계열 자료보다 더 많은 관측 대상에 대해 더 적은 관측 횟수를 가지며 주관심 목적은 반응변수의 패턴뿐만 아니라 그러한 패턴에 영향을 주는 공변량을 찾아내기 위해 적합한 통계적 모형을 설정하는 것이다. 본 책에서 다룰 구체적인 내용은 다음의 다섯 가지로 요약할 수 있다.

1. 시간에 따라 변화하는 패턴을 인식하기 위한 경시적 자료의 시각적 표현
2. 연관관계를 고려하면서 반응변수와 공변량과의 관계에 대한 통계모형
3. 범주형 경시적 자료분석을 위한 통계모형
4. 결측치 자료 발생 시 그 발생 원인을 고려한 통계모형
5. 생존 자료 또는 다변량 경시적 자료분석을 위한 결합모형

분석을 위해 R 프로그램과 SAS 프로그램을 적용하였다. 특히, R 프로그램의 여러 가지 패키지와 함수들을 소개하고자 하였다. 현재에도 세계 여러 곳의 통계학자들에 의해 R 패키지가 개발되고 있다. 따라서 본 책에서 소개하지 못한 분석 패키지가 업데이트될 수도 있을 것이다. 이러한 정보 획득의 용이함에도 불구하고 본 책을 집필한 가장 큰 이유는 다양한 통계학 전문 서적이 국문으로 출판될 필요가 있다고 생각되었기 때문이다. 기초 통계학 수준의 책들은 넘쳐나는 데 반해 고급 수준의 통계학 서적의 부족은 비전공자들의 부정확한 자료분석 방법의 적용과 잘못된 해석을 가져오게 된다. 이러한 어려움을 가지고 있는 연구자들에게 조금이나마 도움이 되고자 많이 부족하지만 관련 연구의 경험을 바탕으로 본 책을 집필하기 시작하였다. 경시적 자료의 범위는 너무 넓어 모든 주제를 깊이 다루는 것은 저자의 능력으로 불가능하였다.
따라서 본 책의 범위는 경시적 자료분석에서 널리 사용되는 선형혼합모형(LMM), 일반화 추정방정식(GEE) 그리고 일반화 선형혼합모형(GLMM)을 R 또는 SAS를 통해 분석하는 방법을 소개하고자 한다. 또한 경시적 자료에서 발생되는 결측과 시간 가변 공변량 관련 결합모형을 조금씩 다루었다. 오랫동안 주저했던 집필을 마칠 수 있도록 도와준 주변의 많은 분들께 감사의 마음을 전한다. 책의 데이터 파일과 출간 후에 나올 수 있는 수정 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이다.


정보제공 : Aladin

목차

1장 경시적 자료
1.1 경시적 자료 구조의 이해
1.2 경시적 자료 예

2장 탐색적 자료분석
2.1 스무딩 기법을 이용한 평균함수 추정
2.2 공분산 추정
2.3 표본크기

3장 반복측정 ANOVA 모형
3.1 랜덤 효과를 가진 난괴법(RCBD)
3.2 split plot(분할구) 분석
3.3 반복측정 자료

4장 선형혼합모형
4.1 혼합효과모형
4.2 공분산구조
4.3 최대우도 추정량, 제한된 최대우도추정(REML)
4.4 고정효과와 랜덤 효과의 추정
4.5 적용 예제

5장 일반화 추정방정식
5.1 일반화 선형모형(GLM)과 경시적 자료로 확장
5.2 주변모형
5.3 주변모형에서 GEE를 이용한 통계적 추론
5.4 모형의 선택
5.5 적용 예
5.6 GEE의 확장

6장 일반화 선형혼합효과모형
6.1 일반화 선형혼합모형(GLMM)
6.2 모형 추정
6.3 적용 예

7장 결측치를 가진 경시적 자료분석
7.1 결측자료의 패턴
7.2 결측자료의 패턴과 분석 방법의 관계
7.3 MCAR에 대한 검정
7.4 MAR 결측 하에서 WGEE의 적용

8장 생존 자료와 경시적 자료의 결합모형
8.1 생존분석
8.2 결합모형
8.3 분석 예

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