실제 연구에서 적용할 수 있는 R 기반 복합설문 데이터 분석서
복합설문 데이터 분석의 핵심은 데이터를 통해 모수를 추정하고 테스트 통계치를 산출할 때 복합설문 설계변수들을 고려하여 설계효과(design effect)를 통제하는 것이다. 개념적으로는 간단해 보이는 일이지만 이를 실제 연구 과정에서 적용하는 것은 단순한 문제가 아니다. 이 책은 공개된 데이터인 ‘제16차 2020년 청소년건강행태조사’를 예시로 복합설문 설계변수를 고려한 분석의 진행 과정을 차근차근 안내한다. 단순히 R을 이용한 복합설문 데이터 분석 방법을 소개할 뿐만 아니라, 복합설문 설계의 핵심 개념들을 가급적 쉬운 말로 전달하고, 왜 복합설문 데이터 분석기법을 실시해야 하는지, 어떤 방식으로 복합설문 설계효과를 고려하여 대표성이 확보된 모수추정치를 얻을 수 있는지를 체계적으로 설명한다.
복합설문 데이터 분석이 필요한 연구자들을 위한 길잡이
사회과학 데이터 중 상당수는 설문조사 데이터이다. 사회과학 연구방법론에서는 모집단에 대한 설문조사 표본의 ‘대표성(representativeness)’ 확보를 매우 강조한다. 대표성이 확보된 설문조사 표본을 얻기 위해서는 확률표집(probability sampling)을 실시해야 하며, 이를 위해 설문조사 연구에서는 ‘층화표집(stratified sampling)’과 ‘(다단계)군집표집(multi-stage cluster sampling)’을 같이 사용하기를 권한다. 많은 경우, 연구비 등의 현실적인 제약 때문에 인터넷 이용자들을 대상으로 하여 할당표집(quota sampling)으로 수집된 연구표본을 활용한다. 설문조사 데이터를 분석하는 대부분의 사회과학 연구자들도 복합설문 데이터 분석기법이 아닌 통상적인 데이터 분석기법을 기반으로 연구 논문이나 보고서를 작성한다. 그러나 국내외를 막론하고 국가통계치나 공중보건과 관련된 표본을 수집할 때는 층화군집표집으로 설문조사 데이터를 수집한다. 국내외 학술지의 심사위원들도 복합설문 설계를 기반으로 작성된 논문에 대해서는 복합설문 데이터 분석을 실시할 것을 명시적으로 요구한다.
그럼에도 통상적인 분석방법을 다룬 데이터 분석서에 비해 복합설문 데이터 분석을 중점적으로 다룬 책은 상대적으로 찾아보기가 어렵다. 또한, 복합설문 데이터 분석은 공개된 설문 데이터를 2차 분석하는 일이 빈번하기 때문에 이를 분석하는 연구자들이 복합설문 데이터 분석과 관련된 지식과 기술이 충분하지 않은 경우도 생긴다. 이에 이 책은 R을 이용하여 층화군집표집 과정으로 표집된 복합설문 데이터를 분석하는 방법을 소개한다. 확률표집기법들, 특히 층화군집표집의 개념에 익숙하지 않은 연구자들에게 이 책은 복합설문 데이터 분석을 더 깊이 이해하고 수행할 수 있도록 하는 길잡이가 될 것이다.
주요 내용
이 책은 다음과 같이 구성되어 있다.
● 1부에서는 ‘복합설문 설계’를 이해하기 위해 필요한 필수 개념들, 복합설문 데이터 분석실습을 위해 필요한 R패키지들을 소개한다.
● 2부에서는 복합설문 설계를 기반으로 수집된 복합설문 데이터를 대상으로 어떻게 총합(sum), 평균(mean), 분산(variance), 표준오차(standard error) 등과 같은 기술통계치들을 계산할 수 있는지, 그리고 일반적인 데이터 분석방법과는 어떤 차이가 있는지 설명한다.
● 3부에서는 복합설문 데이터를 대상으로 추리통계분석을 실시하는 방법에 대해 설명한다. 일반적인 데이터 분석기법에서 흔히 등장하는 상관계수 분석(연속형 변수 대상)이나 카이제곱 분석(범주형 변수 대상)을 설명하고, 아울러 종속변수가 연속형 변수이거나 범주형 변수, 혹은 횟수형 변수인 경우에 적용하는 일반선형모형을 어떻게 복합설문 데이터에 적용할 수 있는지 설명한다.
● 4부에서는 연구자의 분과나 연구상황에 따라 종종 등장하는 고급 데이터 분석기법들(구조방정식이나 다층모형 기법, 성향점수분석 기법, 결측데이터 분석 처리기법 등)을 어떻게 복합설문 데이터에 적용할 수 있는지 다룬다.
● 5부에서는 복합설문 데이터 분석 과정을 정리하고, 유의할 점들을 다시 한 번 점검한다.
1부 복합설문 데이터 분석 개요
1장 복합설문 설계: 표본과 모집단
1 표집기법과 복합설문 데이터
2 복합설문 데이터 분석 과정
3 복합설문 데이터 분석 용어 정리
4 설계효과
5 복합설문 데이터 분석 방법: 설계기반 대(對) 모형기반 접근
2장 복합설문 데이터 분석 실습을 위한 예시데이터와 R 패키지
1 복합설문 실습용 예시데이터
2 복합설문 데이터 분석을 위한 R 패키지들
2부 복합설문 데이터 기술통계분석
3장 복합설문 설계와 기술통계분석
1 복합설문 데이터 분석 사전작업
2 복합설문 설계 적용
3 범주형 변수 대상 기술통계분석 및 시각화
4 연속형 변수 대상 기술통계분석 및 시각화
5 하위모집단 분석
4장 반복재현방식을 통한 분산추정
1 반복재현방식 개요
2 균형 반복재현
3 잭나이프 반복재현
4 부트스트래핑 기반 반복재현
5 하위모집단 분석
6 반복재현방식 활용방법
3부 복합설문 데이터 추리통계분석
5장 변수 간 연관관계 분석
1 범주형 변수 간 연관관계 분석
2 티-테스트
3 피어슨 상관관계 분석
4 크론바흐의 알파
6장 일반선형모형
1 OLS 회귀모형
2 이항 로지스틱 회귀모형
3 순위 로지스틱 회귀모형
4 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형
5... 다항 로지스틱 회귀모형
6 일반선형모형 마무리
4부 복합설문 데이터 심화 이슈
7장 복합설문 구조방정식 모형
1 R을 이용한 구조방정식 모형
2 복합설문 확증인자분석
3 복합설문 경로모형
4 복합설문 구조방정식 모형
5 결측데이터를 고려한 복합설문 구조방정식 모형
8장 복합설문 다층모형
1 다층모형과 복합설문 데이터 분석
2 가중치 재척도화 방법
9장 복합설문 성향점수분석
1 성향점수분석 과정
2 복합설문 데이터 대상 성향점수분석 적용 시 논란사항
3 복합설문 성향점수매칭 기법
4 복합설문 성향점수가중 기법
10장 복합설문 결측데이터 분석
1 통상적 결측데이터 분석기법과 복합설문 설계
2 복합설문 결측데이터 분석기법들
5부 마무리
11장 복합설문 데이터 분석 시 고려사항
백영민 [저]
연세대학교에서 신문방송학을 전공하고 서울대학교 언론정보학 대학원에서 석사 학위를 받았으며 미국 펜실베이니아 대학교 아넨버그 커뮤니케이션 스쿨에서 2011년 박사 학위를 받았다. 한국과학기술원(KAIST) 조교수를 거쳐 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 부교수로 재직 중이다. 여론조사 및 수용자 조사, 계량적 연구방법에 주로 관심을 두고 연구해 왔다. 현재 R를 이용하여 실험이나 설문자료와 같은 전통적인 사회과학 데이터 분석은 물론, 언론보도 아카이브, 정부 문서, 온라인 공간의 댓글 등과 같은 텍스트 데이터 분석을 시도하고 있다. 사회과학 연구자들이 R를 요령 있게 사용할 수 있도록 꾸준히 소개하면서 R 기반 제한적 종속변수 대상 회귀모형 (2019), R 기반 데이터 과학: tidyverse 접근 (2018), R을 이용한 다층모형 (2018), R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식모형 분석 (2017) 등의 저서를 출간했다. PLOS ONE, Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting and Electronic Media, American Politics Research, ≪한국언론학보≫ 등 여러 학술지에 논문을 게재했고, 역서로 『포퓰리즘』(2017), 『수학적 커뮤니케이션 이론』(2016), 『국민의 선택: 대통령 선거 캠페인 기간에 유권자는 지지 후보를 어떻게 결정하는가』(2015) 등이 있다.
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