대학원생의 대학원 이야기

이번 포스팅에서는 Mplus 프로그램에서 사용하는 잠재계층분석(Latent Class Analysis)과 잠재프로파일분석(Latent Profile Analysis) 신택스를 설명하고자 한다. 잠재계층분석과 잠재프로파일분석은 회귀분석과 같은 변수중심적 분석(variable-centered analysis)이 아닌 개인중심적 분석(person-centered analysis)으로 변수의 분포에 있어 이질적인 분포가 있다고 가정한다. 예를 들어, 청소년기 연령에 따른 비행 행동 빈도를 알아본다고 했을 때, 변수 중심의 분석은 전체적인 경향을 살펴본다면 개인 중심의 분석은 비행 행동 패턴이 개인에 따라 다양할 수 있음을 가정한다. 이와 같은 계층구분에 사용되는 분석방법 중에 K-means 군집분석(cluste..

지금까지 '국내 패널조사' 포스팅을 통해 총 14개의 국내 패널조사에 대해 알아보았다. 14개의 패널조사에는 청년패널조사, 한국교육종단연구, 여성가족패널조사, 여성관리자패널조사, 장애인고용패널조사, 고령화연구패널조사, 한국아동패널, 한국아동청소년패널조사, 한국노동패널조사, 대졸자직업이동경로조사, 한국복지패널, 한국의료패널, 국민노후보장패널, 재정패널조사가 있었다. 이번 포스팅에서는 한국교육고용패널과 박사인력활동조사 2가지를 추가로 알아보고자 한다. 1. 한국교육고용패널(Korean Education & Employment Panel; KEEP) ☞ 한국직업능력개발원 사이트: https://www.krivet.re.kr/ KRIVET - 한국직업능력개발원 동향지 THE HRD REVIEW 23권 1호 저자..

지금까지 Stata의 기본 명령어와 카이제곱/t-test/분산분석(ANOVA) 관련 명령어를 알아보았다. 이에 이어, 이번 포스팅에서는 상관분석과 관련한 stata 명령어를 알아볼 것이다. 논문의 연구결과 부분을 보면, 기초 통계로 상관분석표를 제시하는 경우가 많다. 오늘은 이러한 상관분석을 진행할 수 있는 stata 명령어를 stata의 lifeexp 데이터를 통해 알아보고, 추가적으로 상관분석표를 정리할 수 있는 팁을 소개하고자 한다. 1. corr corr 변수명1 변수명2 : 변수1과 변수2의 상관계수를 산출해내는 명령어 corr 변수명1 변수명2, m cov: m은 기초통계량, cov는 공분산을 산출하는 명령어 이번 포스팅에서도 stata에 기본적으로 내장되어 있는 lifeexp 데이터를 통해 ..

대학원생이라면 직접 데이터를 수집하는 경우도 있으나, 패널조사와 같은 2차 자료를 이용하는 경우도 있다. 이러한 2차 자료를 사용하면 데이터를 직접 수집하는 고생을 하지 않아도 되는 장점이 있으나, 내가 직접 설문지를 작성하는 것이 아니기 때문에 내 관심사에 딱 들어맞는 변수가 없을 가능성이 높다. 그렇기 때문에 가능하면 다양한 패널조사를 익혀두어, 이후 나의 연구 관심사에 적합한 패널데이터가 있다면 이를 활용하는 것이 좋다. 해당 포스팅도 이러한 목적을 위해 작성되었다. 지금까지 소개한 국내 패널조사는 아래와 같으며, 이번 포스팅에서는 국민노후보장패널조사와 재정패널조사에 대해 소개하고자 한다. 2020/03/12 - [통계 분석/기타] - 국내 패널조사(1): 청년패널조사(YP), 한국교육종단연구(KE..

이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어 분산분석(Analysis of Variance; ANOVA)과 관련한 stata 명령어를 알아보고자 한다. 앞선 포스팅에서 알아보았던 명령어는 oneway었는데, 이는 일원분산분석(one-way ANOVA)만 가능하기 때문에 이원분산분석(two-way ANOVA) 혹은 삼원분산분석(three-way ANOVA), 그리고 반복측정 분산분석(repeated-measures ANOVA)을 위한명령어로는 적합하지 않다. 그렇다면 이러한 분석들이 가능한 분산분석 관련 명령어는 무엇이 있을까? *이번 포스팅에서도 Stata에 내장되어 있는 lifeexp와 auto2, bplong 데이터를 이용하여 예제 설명을 하고자 합니다. 1. anova anova [종속변수] [요인(fac..

이번 포스팅에서는 분산분석(Analysis of Variance; ANOVA)과 관련한 stata 명령어를 다루고자 한다. 집단 간 비교분석을 할 때, 비교하고자 하는 집단이 두 개인 경우에는 t-test를 사용하며(☞ t-test 관련 stata 명령어 포스팅) 세 개 이상의 여러 집단 간의 비교를 위해서는 분산분석이 이용된다. 그렇다면 분산분석을 실행하기 위해 Stata에서 어떤 명령어들을 알아야 하는지 살펴보도록 하자. 참고로 이번 포스팅에서도 이해를 돕기 위해 Stata에 내장된 lifeexp 데이터를 이용하여 예제를 들고자 한다. lifeexp 데이터를 불러오기 위해서는 Stata Command 창에 sysuse lifeexp를 입력하면 된다. 1. oneway oneway [차이를 보고자 하는..

이번 포스팅에서는 잠재성장모형(Latent Growth Modeling; LGM)의 Mplus syntax를 설명하고자 한다. 잠재성장모형 syntax를 작성하기 위해서는 기본적으로 Mplus syntax 작성에 대한 기본 틀을 이해해야 하므로, 이는 이전 포스팅에서 언급하였다. 이번 포스팅에서 사용할 예시 역시 이전 포스팅들과 마찬가지로 Mplus의 User's Guide 예시를 사용하였다. 먼저 잠재성장모형의 syntax를 설명하기 전, 잠재성장모형에 대해 이론적으로 아주 간략히 언급하고 가도록 할 것이다. 잠재성장모형은 구조방정식의 일종으로, 성장궤적을 추적하기 위해 사용되는 분석방법 중 하나이다. 예를 들어, 결혼한 부부를 대상으로 결혼만족도가 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지 확인할 수도 있..

이번 포스팅에서는 t-test를 진행할 수 있는 stata 명령어에 대해 알아보고자 한다. 오늘은 이론적인 배경 없이 바로 명령어 설명에 들어갈 것인데, 꼭 짚고 넘어갈 내용이 있다. 바로 t-test를 할 때는 등분산성 가정이 성립되는지 혹은 위배되는지 확인하고 넘어가야 한다는 것이다. 이를 까먹는 경우가 많은데, stata에서 t-test를 실시할 때 등분산성이 성립하는 경우와 성립하지 않는 경우에 따라 명령어가 달라지기 때문에 반드시 등분산성 가정이 성립하는지 확인하고 t-test로 넘어가야 한다. 제목에서 알 수 있듯이 오늘 소개할 명령어는 robvar와 ttest로 전자가 등분산성 가정이 성립하는지 확인할 수 있는 명령어이며, 후자가 t-test를 실행하는 명령어이다. 그렇다면 바로 t-test..

이번 포스팅에서는 국내 패널조사 중 한국복지패널조사와 의료패널에 대해 알아보고자 한다. 두 패널조사 모두 한국보건사회연구원에 의해 실시되고 있으며(한국의료패널은 국민건강보험공단이 공동으로 연구 조사를 실시하고 있다), 학술대회도 자주 열리고 있는 듯하니 해당 패널에 관심이 있는 분들이라면 아래 사이트 링크에 접속하여 각 패널조사에 대해 좀 더 알아보는 것을 추천한다. 이와 같이 패널데이터를 제공하는 경우, 보통은 학술대회도 많이 주최하기에 나중에 포스팅에서 국내 패널데이터를 기반으로 한 학술대회도 소개하고자 한다. 일단, 이번 포스팅에서는 한국복지패널조사와 의료패널에 대해 이야기하도록 하자. 1. 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study; KoWePS) ☞ 한국복지패널 사이트: http..

이번 포스팅에서는 카이제곱 검정을 위해 사용하는 STATA 명령어를 알아보고자 한다. 대표적으로 tab, tabchi 두 가지 명령어를 사용할 수 있는데, 이 중에서 tab은 이미 이전 stata 기본 명령어 포스팅에서 소개한 적이 있다. tab은 빈도분포표를 제공하는 명령어인데, 여기서 옵션을 추가하면 카이제곱 검정까지 가능한 명령어이다. 명령어에 대한 소개를 하기 전에, 이론적인 내용을 아래 더보기에 간략하게 정리해두었다(스킵하셔도 됩니다). 더보기 여러 개의 범주형 변수를 기준으로 관측치를 기록하는 표를 분할표(contingency table)(홍두승, 설동훈, 2012)라고 하는데, 이 분할표를 분석하는 방법으로 카이제곱 검정이 쓰인다. 예를 들어 설명해보도록 하자. 연구자가 연령에 따라 선호하는..