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Stata를 이용한 통계분석

Stata를 이용한 통계분석 (6회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Hamilton, Lawrence C. 추기능, 역
서명 / 저자사항
Stata를 이용한 통계분석 / Lawrence C. Hamilton 지음 ; 추기능 옮김
발행사항
칠곡군 :   추경,   2020  
형태사항
783 p. : 삽화 ; 26 cm
원표제
Statistics with Stata : updated for version 12 (8th ed.)
ISBN
9791196898113
서지주기
참고문헌(p. 757-763)과 색인수록
일반주제명
Mathematical statistics --Data processing
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.50285 2020z18 등록번호 111847970 도서상태 대출중 반납예정일 2022-05-27 예약 예약가능 R 서비스 M

컨텐츠정보

책소개

원저를 집필할 당시 28년여 Stata를 사용한 저자의 경험과 15년 이상 Stata를 사용해온 역자의 경험이 어우러진 책으로 Stata를 이용해 다양한 통계적 분석을 어떻게 수행할 수 있고 분석 결과를 어떻게 해석해야 되는지를 익힐 수 있는 책이다.

책의 모든 표와 그림, 모형 분석의 결과들은 역자가 최신의 Stata 버전인 16 한글판과 15 영문판 및 원서가 기반한 구 버전인 12를 함께 이용하면서 직접 재현한 것들이다. 독자들도 Stata 버전에 상관없이 책의 Stata 명령문들을 실행하면서 표, 그림, 계수, 통계량 등의 해석을 찬찬히 읽다 보면 Stata 활용 방법뿐 아니라 논문 작성법도 익히게 될 것이다. 책에서 사용한 데이터를 다운받아 스스로 명령문들을 차근차근 실행해 보는 것을 통해서 이 책의 가치를 발견할 수 있을 것이다.

역자가 원서 Statistics with Stata를 만난 것은 Stata를 처음 시작하고 얼마 지나지 않아서였으며 이때는 Stata 버전 8을 기준으로 저술된 5판이었다. 이와 비교해 8판은 내용도 풍부해졌고, 책의 편제도 훨씬 좋아졌다. 역자가 Stata에 빨리 익숙해지게 된 것은 이 책이 훌륭한 길잡이 역할을 했기 때문이라고 생각한다.
Stata를 빠르게 습득하는 방법은 실제 자료를 가지고 실행해 보는 것이다. 아무 데이터의 아무 변수를 가지고 프로그램을 실행하더라도 그럴듯한 출력 결과를 얻을 수는 있지만 그 결과를 해석함에 있어서 계수들의 의미, 모형의 적합도 등 반드시 짚고 넘어가야할 것들은 바로 익힐 수가 없다. 따라서 차근차근 재실행해보면서 결과의 해석까지도 안내해줄 수 있는 본서와 같은 책이 필요하다. 특히 본서는 실제 논문에 활용된 데이터와 결과를 토대로 하고 있기 때문에 사회과학방법론에 대한 참고서적으로도 활용할 수 있다.
사실, 역자가 이 책을 번역해야겠다는 필요성을 느낀 것도 해군사관학교 생도들에게 사회과학방법론을 강의하면서부터이다. 통계학, 계랑경제학 분석도구들은 이제 정치학, 심리학, 행정학 등 사회과학 전반으로 보편화되었다. 사회과학 분야 실증연구에서 이러한 분석도구들을 이용한 결과를 제시하는 것이 선택이 아니라 필수가 되었다. 본서는 연구 논문 작성을 위해 데이터를 분석할 때 우선적으로 고려할 수 있는 기본적 분석 도구들을 포함하고 있다. 역자는 Stata를 사용한지 15년이 넘었음에도 이 책을 번역하면서 이전에 몰랐던 것들을 많이 알게 되어 앞으로 Stata를 더욱 효과적으로 사용할 수 있을 것 같다. 간단하지만 있는지 몰라서 쓰지 못한 기능들도 있었다. Stata 입문자에게는 입문자대로, 숙련된 연구자라면 그에 상응하여 이 책이 효용을 가져다 줄 것이라 생각한다.
원서는 Stata 버전 12를 기반으로 저술되었지만, 본 역서는 버전 15와 버전16을 가지고 모든 명령문을 하나 하나 수행해 나가면서 작동 여부를 확인하였다. 2019년 출시된 버전 16부터는 한글판이 가능한데, 이 역서는 아직 대부분의 사용자들이 영문판을 사용하고 있음을 감안하여 버전 15를 기준으로 하고 16 한글버전은 【】안에 표기하였다.
사용자들이 이 책에 있는 모든 명령문들의 실행 결과를 다시 재현할 수 있도록 본 역자는 직접 명령문들을 일일이 실행하여 결과를 확인하였다. 본 역서에 실려 있는 표와 그림들은 모두 역자의 컴퓨터로 Stata 프로그램을 실행한 결과를 실은 것들이다. 원서에 제시된 그래프 그리기 명령문을 실행했을 때 원서의 그래프와 다른 경우도 있었다. Stata 그래프 편집기로 원서의 그래프를 일회적으로 재현해 낼 수도 있었지만, 역자는 명령문을 그래프에 맞게 수정함으로써 독자들도 반복적으로 원서의 그림을 재현할 수 있도록 하였다. 명령문들이 실행되지 않는 경우 원인을 찾아 명령문을 맞게 수정하였고, 필요한 절차가 있는 경우 역주를 추가하여 명시하였다. 역자가 많은 시간을 들여 문제없이 재현될 수 있도록 함으로써 독자들이 학습에 시간을 아낄 수 있을 것으로 기대한다. 가능하면 이 책 한 권 내에서 문제들이 해결될 수 있도록 역주를 많이 추가하였다. 역자는 겹쳐진 그래프 등을 식별하기 쉽도록 컬러 색상의 옵션들을 적용하였으나 실제 출간은 비용상의 이유로 흑백으로 인쇄하였음을 아쉽게 생각한다. 독자들은 직접 컴퓨터에서 실행하여 컬러로 쉽게 구분되는 그림들을 확인할 수 있을 것이다. 다시 한번 강조하지만 본 역서는 눈으로 읽어서는 안되며 실제 실행을 해보아야 한다. 이 책에서 사용된 데이터는 Stata 홈페이지(https://www.stata.com/ bookstore/swsdl.html) 또는 역서 출판사 블로그에서 다운받을 수 있다. 그림 3.35에 필요한 3개 년도 데이터는 원서 데이터에는 포함되어 있지 않다. 역자는 그린란드 통계청에서 원 데이터를 다운받아 Stata 데이터세트(greenpop.dta)로 만들어 출판사 블로그(https://blog.naver.com/autumnplowing)에 올려 놓았다.
각 장 첫 절 명령문 예는 임의의 변수 x, y 등을 사용하는 경우가 많고, 실제 데이터의 변수라 하더라도 그에 해당되는 데이터를 불러오는 명령문이 선행되어야 하기 때문에 그대로는 실행이 되지 않는다. 각 장 주제에 해당되는 명령문들을 一見하는 목적으로 활용하는 것이 나을 것이다. 본 역서에서 유일하게 눈으로 읽을 수 밖에 없는 부분이다. 각 장에서 어떤 명령문들이 있는지를 빠르게 훑어보는 목적으로 활용하면 좋을 것이다. 한편, 본문의 명령문들에 숙달한 독자들에게는 간단한 명령문 사전의 역할도 할 수 있을 것이다.
원서에 등장하는 통계 개념과 방법들은 한국통계학회 홈페이지의 통계용어 검색창에서 재차 확인함으로써 학계의 언어에 맞추었다. 또한, 본서가 Stata를 이용한 통계분석으로 Stata 프로그램을 이용하는 독자들을 대상으로 하는 만큼 Stata 16 한글판 메뉴에서 사용하는 용어에 일치시키고자 하였다. Stata 한글판에서 통계학적 용법과 다른 사전적 의미로 쓰고 있는 경우에는 통계학적 용법에 따랐다. 본 역서는 색인에서 본문에 사용된 통계용어들을 충실히 정리하여 본문 페이지를 표시함으로써 이들 용어들에 관련된 Stata 명령문과 옵션들을 쉽게 찾을 수 있도록 하였다. 통계용어들을 우리말로 번역하였지만, 다른 원서를 읽는데 도움이 될 수 있도록 괄호안에 영어를 병기하였다. 한글 색인과 영어 색인을 별도로 만들어 독자들이 관련된 명령문과 옵션들을 보다 쉽게 찾을 수 있도록 하였다.
Stata는 실행속도가 빨라 사용자들의 시간을 절약해줄 뿐 아니라, 많은 문서들이 존재하여 Stata 프로그램으로 구현된 통계학, 계량경제학 이론들을 학습하기에 좋다. 또한 수 많은 연구자들이 Stata에서 실행되도록 사용자제작 프로그램들을 제작하여 공개하고 있어 집단지성의 혜택을 누리기에 더할 나위 없이 좋은 프로그램이다. 학생, 각 분야 실무자, 연구자들이 Stata의 장점을 십분 활용하여 맡은 업무와 분야에서 성과를 내는데 이 역서가 기여하기를 기대해 본다.


정보제공 : Aladin

저자소개

Lawrence C. Hamilton(지은이)

미국 뉴햄프셔 대학교(UNH) 사회학 교수. 사회과학방법론을 강의하고 있으며 북극, 기후변화, 데이터 분석, 조사연구, 응용통계등이 연구 분야이다.

추기능(옮긴이)

고려대학교 경제학과에서 경제학 학사 학위를 받고, 서울대 대학원 경제학부에서 경제학 석사 및 박사 학위를 취득하였다. 서울대 대학원 통계학과 석사 과정을 수료하였다. 한국지식재산연구원 IP경제연구팀장을 거쳐 현재 해군사관학교 경제학 교수로 재직 중이며 사관생도들에게 국제경제학, 국방경제학, 사회과학방법론 등을 가르치고 있다. 기업조직, 기업지배구조, 기술혁신, 혁신 네트워크, 경제와 국방 등의 주제들에 관심을 갖고 있다. Economic Development and Cultural Change, Industrial and Corporate Change, 『지식재산연구』, 『경제발전연구』, 『기술혁신학회지』 등 국내외 학술지에 꾸준히 논문을 게재해 왔다. 저서로는 『경영체제가 경영성과에 미치는 효과: 소유경영과 전문경영의 비교』, 역서로는 『국방경제학』이 있다.

정보제공 : Aladin

목차

저자 서문
역자 서문
1장 Stata와 Stata 자원
1.1 이 책의 표기 규칙
1.2 Stata 예
1.3 Stata 문서 및 도움말 파일
1.4 정보 검색
1.5 StataCorp
1.6 The Stata Journal
1.7 Stata 관련 서적
2장 데이터 관리
2.1 명령문 예
2.2 에디터에 입력하여 새로운 데이터세트 만들기
2.3 복사 및 붙여넣기로 새 데이터 만들기
2.4 데이터의 일부를 특정하기: in과 if
2.5 변수 생성 및 대체
2.6 결측값 코드
2.7 함수 이용하기
2.8 숫자형과 문자형 포맷 간 변환
2.9 범주형 및 순서형 변수 생성
2.10 변수 첨자 활용
2.11 다른 프로그램의 데이터 불러오기
2.12 둘 이상의 Stata 파일 결합
2.13 데이터의 축약
2.14 데이터 재구조화
2.15 가중치 활용
2.16 임의데이터 및 임의표본 생성
2.17 프로그램 작성
3장 그래프
3.1 명령문 예
3.2 히스토그램
3.3 상자 그림
3.4 산점도와 겹쳐 그리기
3.5 선 그래프
3.6 기타 이원 그래프
3.7 막대 도표와 파이 도표
3.8 대칭 그림 및 분위 그림
3.9 그래프에 텍스트 추가하기
3.10 Do-파일을 이용한 그리기
3.11 그래프 불러오기와 결합하기
3.12 그래프 편집기
3.13 창의적 그리기
4장 조사 데이터
4.1 명령문 예
4.2 조사 데이터 선언
4.3 가중치 설계(Design Weights)
4.4 사후층화 가중치(Post-stratification Weights)
4.5 가중 표와 그래프
4.6 다중 비교 막대 도표
5장 요약통계량 및 표
5.1 명령문 예
5.2 측정 변수의 요약통계량
5.3 탐색적 자료 분석
5.4 정규성 검정 및 변환
5.5 빈도표와 이원 교차 도표
5.6 복수 테이블과 다원 교차표
5.7 평균, 중앙값 및 기타 요약통계량 표
5.8 빈도 가중치 사용
6장 ANOVA 및 다른 비교 방법들
6.1 명령문 예
6.2 단일표본 검정
6.3 이표본 검정(Two-Sample Tests)
6.4 일원 분산분석(One-Way Analysis of Variance: ANOVA)
6.5 이원(Two-Way) 및 N원(N-Way) 분산분석
6.6 인자변수(Factor Variables) 및 공분산분석(Analysis of Covariance: ANCOVA)
6.7 예측값 및 오차 막대 도표(Error Bar Chart)
7장 선형 회귀분석
7.1 명령문 예
7.2 단순회귀(Simple Regression)
7.3 상관관계(Correlation)
7.4 다중회귀(Multiple Regression)
7.5 가설검정(Hypothesis Tests)
7.6 가변수(Dummy Variables)
7.7 상호작용 효과(Interaction Effects)
7.8 로버스트 분산추정치(Robust Estimates of Variance)
7.9 예측값 및 잔차(Predicted Values and Residuals)
7.10 기타 통계량
7.11 다중공선성(Multicollinearity) 및 이분산성(Heteroskedasticity) 진단
7.12 단순회귀에서의 신뢰대역(Confidence Bands)
7.13 진단 그래프(Diagnostic Graphs)
8장 고급 회귀분석
8.1 명령문 예
8.2 Lowess 평활화(Smoothing)
8.3 로버스트 회귀(Robust Regression)
8.4 rreg 및 qreg 응용
8.5 비선형 회귀(Nonlinear Regression) - 1
8.6 비선형 회귀(Nonlinear Regression) - 2
8.7 Box-Cox 회귀
8.8 결측값들의 다중대체(Multiple Imputation)
8.9 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling)
9장 로지스틱 회귀
9.1 명령문 예
9.2 우주왕복선 데이터
9.3 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 이용하기
9.4 한계 또는 조건부 효과 그림(Marginal or Conditional Effects Plots)
9.5 진단 통계량 및 그림(Diagnostic Statistics and Plots)
9.6 순서범주형 y(Ordered-Category y)를 갖는 로지스틱 회귀
9.7 다항 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)
9.8 결측값의 다중 대체(Multiple Imputation) - 로짓 회귀 예
10장 생존 및 가산자료 모형
10.1 명령문 예
10.2 생존시간 데이터(Survival-Time Data)
10.3 카운트-시간 데이터(Count-Time Data)
10.4 Kaplan-Meier 생존함수(Survivor Functions)
10.5 Cox 비례위험모형(Proportional Hazard Models)
10.6 지수 및 와이블 회귀(Exponential and Weibull Regression)
10.7 포아송 회귀(Poisson Regression)
10.8 일반화 선형모형(Generalized Linear Models)
11장 주성분, 인자, 군집 분석
11.1 명령문 예
11.2 주성분 분석과 주성분 인자법
11.3 회전(Rotation)
11.4 인자점수(Factor Scores)
11.5 주인자 분석(Principal Factoring)
11.6 최대가능도 인자 분석
11.7 군집분석 - 1(Cluster Analysis-1)
11.8 군집분석 - 2 (Cluster Analysis-2)
11.9 회귀분석에서 인자점수(Factor Scores) 사용하기
11.10 측정 모형 및 구조방정식 모형(Measurement and Structural Equation Models)
12장 시계열 분석
12.1 명령문 예
12.2 평활화(Smoothing)
12.3 추가적인 시계열 그림 예
12.4 최근 기후 변화
12.5 시차(Lags), 선행시차(Leads), 차분(Differences)
12.6 상관도표(Correlograms)
12.7 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모형
12.8 ARMAX(외생변수를 가진 ARMA) 모형
13장 다수준 혼합효과 모형
13.1 명령문 예
13.2 임의절편 회귀모형
13.3 임의절편 및 임의기울기 모형
13.4 다중 임의기울기
13.5 내포 수준(Nested Levels)
13.6 반복 측정
13.7 횡단면 시계열
13.8 혼합효과 로짓 회귀
14장 프로그래밍 입문
14.1 기본 개념 및 도구들
14.2 예제 프로그램: Multicat
(여러 범주를 갖는 변수의 그림 그리기 프로그램)
14.3 Multicat 명령문 사용하기
14.4 도움말(Help) 파일
14.5 몬테칼로 시뮬레이션
14.6 Mata를 이용한 행렬 프로그래밍

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