2024년 8월 23일(금) 오후1시 정혜경 교수 인과효과 추정 실제(경향점수매칭: Propensity Score Analysis)

작성자INSOO|작성시간24.08.14|조회수22 목록 댓글 0

경향점수를 활용한 인과효과 추정 방법에 대한 이해와 활용, 전망

■ 강사: 정혜경 (한국기술교육대학교)

◦(현) 한국기술교육대학교 HRD 학과 조교수

◦(전) 한국교육과정평가원 연구위원, 미국 American Institutes for Research (AIR) Researcher

■ 특강 프로그램

8.22.(목)	정혜경 교수 인과효과 추정 이론 및 이중차분법(Difference in Difference)
8.23.(금)	정혜경 교수 인과효과 추정 실제(경향점수매칭: Propensity Score Analysis)

사회과학 및 의료 분야 선생님들을 위한

'경향점수를 활용한 인과효과 추정 방법에 대한 이해 및 활용, 전망' 특강을 개최 합니다.

강사는 사회과학연구방법론 전문가로, 미국 UCLA 교육학과에서 Social Research Methodology를 전공한 후 미국 American Institutes for Research와 한국교육과정평가원에서의 다수의 실증연구를 수행하였으며, 현재 한국기술교육대학교 HRD에서 양적연구방법론 등을 가르치고 있습니다.

본 특강은 사회과학 연구 방법의 일환으로 인과효과 추정의 활용을 다양한 주제와 맥락에서 실제 적용할 수 있도록 안내하는 강의로, 비실험설계 상황에서 특정 프로그램, 정책, 처치가 목표 집단에 효과성이 있는지를 실증적으로 검증하는 방법을 논의합니다. 구체적으로 인과추정 이론과 개념을 검토하고, 이를 바탕으로 효과성 연구의 내적 타당도를 높이는 방법으로 실제 데이터에 유용하게 적용할 수 있는 경향점수 추정, 이를 적용한 관심 성과변수에 대한 처치의 효과성 분석에 대해 이론과 실습을 접목한 강좌입니다. 인과효과 추정과 관련하여 DID(Difference in Difference) 기본 개념을 이해하고 인과추정틀에서 그 관련성을 파악하고, 실제 DID에서의 경향점수 접목 사례 연구들을 살펴봄으로써 실제 연구 적용 가능성을 파악합니다.

따라서 본인의 연구주제와 데이터가 있는 비전공자들이 이해할 수 있도록 로지스틱 회귀분석 개념, 사회과학에서의 가중치(weighting)의 활용 등에 대한 기초 개념도 강의에 포함될 예정입니다. 또한 다층모형(multilevel analysis), 기계학습(machine learning)을 접목한 연구의 사례 등도 소개하여 경향점수 적용 사례 및 최신의 전망을 살펴보고자 합니다.

■ 참가자 준비사항

- 개인 노트북 지참

- 일반 통계분석 프로그램: JAMOVI (logistic regression 이해)

https://www.jamovi.org/

- R 프로그램 활용: R package MatchIt 활용

https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

https://www.r-project.org/

■ 특강 세부 내용

강의 과목	세부 내용
경향점수 인과추정 I: 경향점수 추정	인과추론 이론 - 인과효과 추정틀(potential outcomes framework) - 모수(estimand) - 연구설계와 비편의 추정
	이중차분법(DID) 개념 이해 - 회귀모형에서의 이중차분법 추정 기초 - 인과효과 추정틀과 DID 관계 - DID과 경향점수 적용 사례
	로지스틱 회귀분석 개요 이분 처치변수 모형을 위한 선수 이해
	경향점수(propensity score) 추정 및 진단 - 개념, 절차(거리 측정, 매칭, 매칭 진단)
경향점수 인과추정 II: 경향점수를 활용한 성과분석	경향점수를 적용한 성과변수(종속변수) 효과성분석 실제 - 매칭(matching): 처치집단 효과성 분석(ATT 추정) - 가중치(weighting) : Propensity score and inverse probability weight (IPW) - 분류(classification)

강의 과목	세부 내용
경향점수를 활용한 인과효과 추정	비실험상황에서의 인과효과 추정 이론 개요 - 인과효과 추정틀(potential outcomes framework)과 모수(estimand) - 연구설계와 비편의 추정 경향점수(propensity score) - 개념, 절차(거리 측정, 매칭, 매칭 진단) 경향점수를 적용한 효과성분석 - 매칭(matching) - 분류(classification) - 가중치(weighting)
	R package(MatchIt)을 활용한 실습
	경향점수 활용 및 전망 - 성과분석 사례 - 경향점수와 다층모형(multilevel analysis) 적용 - 기계학습(machine learning) 경향점수 추정 최신 동향

2024년 8월~9월 국내 최고의 강사진을 모시고

사회네트워크 분석, 잠재계층 분석/잠재프로파일 분석, Difference in Difference 및 경향점수 매칭, 문항반응이론, 교육종단연구등의 고급통계 특강을 개최 합니다.

또한 요즘 많은 대학원생들과 연구자, 교수님들이 관심있는 생성형 AI 연구 활용 방법 강의를 개최합니다. 연구자를 위한 Chatgpt 활용과 자연어처리 기초, 교육분야 프롬프트 엔지니어링, 텍스트 분석을 위한 파이썬 기초 핵심 특강, 논문 데이터 수집, 파이썬 데이터 분석과 시각화, 텍스트 분석과 자연처리, 언어네트워크 분석 특강 등 입니다.

국내최고의 교수님들이 강의하는 고급통계 특강과 최근 관심이 많은 생성형 AI 연구 활용 특강을 통해 생산적인 연구자가 되시길 바랍니다.

참가신청 및 등록방법

● 다음을 클릭하시거나 인터넷 주소창에 다음 주소를 복사해 신청해주시기 바랍니다.

https://naver.me/583MuT6H

고급통계 및 생성형AI 활용

특강 개최

▶ 특강 일정

요일	강의명
8.19.(월)	김종민 교수 사회네트워크분석 (Social Network Analysis)
8.21.(수)	정혜원 교수 잠재계층분석, 잠재프로파일 분석
8.22.(목)	정혜경 교수 인과효과추정 기초와 이중차분법(Difference in Difference)
8.23.(금)	정혜경 교수 인과효과 추정(경향점수매칭: Propensity Score Analysis)
8.25.(일)	이용상 교수 문항반응이론(Item Response Theory)
8.30.(금)	임성국 교수 연구자를 위한 ChatGPT 활용과 자연어 처리 기초
9.7.(토)	송은정 교수 교육 분야 프롬프트 엔지니어링
9.28.(토)	길완제 교수 텍스트 분석을 위한 파이썬 기초 핵심 특강
10.5.(토)	길완제 교수 논문 데이터 수집 특강
10.6.(일)	길완제 교수 파이썬 데이터 분석과 시각화 특강
10.12.(토)	길완제 교수 텍스트 분석과 자연어처리 특강
10.13.(일)	길완제 교수 언어네트워크 분석 특강
10.19.(토)	오영교 교수 교육종단연구 기초
10.20.(일)	오영교 교수 교육종단연구 적용