모듈1: 양적연구와 인과추론

강사: 김용남 교수(서울대학교)

사회과학 연구에서 양적연구를 수행하고 해석하는데 있어 중요한 개념적 틀인 인과추론(causal inference)에 대해 다룹니다. 특히 응용과학 연구자들에게 유용한 인과그래프(causal graph) 접근을 소개하고, 이를 통해 회귀분석과 매개분석에 대해 새로운 관점을 제공합니다.

일자

강좌명

강좌개요

1/15

인과그래프 접근의 이해

- 인과추론의 역사

- 인과그래프 이론의 소개

- 관련성과 인과성의 차이

- 충돌변수의 이해

1/16

회귀분석을 활용한 인과추론

- 누락변수문제의 이해

- 통계적 통제의 의미

- 통제해서는 안 되는 변수

- 민감도 분석(sensitivity analysis)

1/17

인과매개분석의 이해와 적용

- 매개분석에 대한 이해와 오해

- 타당한 매개분석을 위한 조건

- 매개분석과 통제변수 활용

- R을 활용한 매개분석 실습

모듈2: PISA 데이터의 이해와 분석

강사: 신효정 교수(서강대학교)

교육분야의 대표적인 빅데이터인 PISA 데이터의 구조 및 설계를 이해하고, R 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있는 기회를 제공합니다. 특히 PISA 2022부터 도입된 단계적 적응형 검사설계(multistage adaptive testing design) 및 프로세스 데이터(process data)에 대해 배울 수 있습니다.

일자

강좌명

강좌개요

1/18

PISA 데이터의 이해

- PISA의 검사 설계

- PISA 척도화 과정의 이해

- PISA 성취 점수(plausible values) 산출 과정

- PISA 공공데이터 및 프로세스 데이터

1/19

PISA 데이터 분석 실습

- 코드북 및 데이터 파일 변환

- PISA 데이터 분석 관련 R 패키지 소개

-  선형회귀분석을 활용한 예측

- 로지스틱 회귀분석을 활용한 분류