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R 기반 성향점수분석: 루빈 인과모형 기반 인과추론
정상가 28,000원
판매가격 25,200원
출판사 한나래출판사
저자 백영민, 박인서
발행일 2021년 2월 20일
사이즈 B5
쪽수 392쪽
ISBN 9788955662450 93310
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지은이 소개

백영민

연세대학교 신문방송학과를 졸업하고 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았다. 2011년 미국 펜실베이니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다. KAIST 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 부교수로 재직 중이다. 

주된 연구 관심사는 여론조사 및 수용자 조사, 계량적 연구방법으로 PLOS ONE, Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting and Electronic Media, American Politics Research, 〈한국언론학보〉 등 여러 학술지에 논문을 게재하였다. 지은 책으로 《R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근》, 《R를 이용한 텍스트 마이닝》, 《R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형》, 《R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석》, 《방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론》 등이 있으며, 옮긴 책으로는 《퍼스널 인플루언스》, 《국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?》, 《포퓰리즘》 등이 있다.


박인서

연세대학교 언론홍보영상학과, 응용통계학과를 졸업하고 동 대학원 통계데이터사이언스학과(응용통계학과) 석사과정에 재학 중이다. 연구논문으로는 “생태학적 추론(ecological inference, EI) 모형을 활용한 사전투표제 도입에 따른 국회의원선거의 투표참여방식 변화 연구”〈한국정당학회보〉가 있다.

책 소개

쉽고 명확하게 풀어낸 성향점수분석 안내서

 

이 책에서 다루는 ‘성향점수분석 기법(propensity score analysis)’은 통상적 방식의 회귀분석 기법의 문제점을 극복하고 보다 타당한 인과관계를 추정하는 데이터 분석기법이다. 성향점수분석은 현실적 한계 혹은 윤리적 문제로 무작위배치가 포함된 실험설계를 실시하기 어려운 연구분야(이를테면 의학・약학・간호학)에서 인과관계를 밝히거나, 현실사회에서 특정 정책을 실시하였을 경우의 정책효과를 분석하는 작업 등에서 매우 유용하게 사용할 수 있다.

본서에서는 통상적 회귀분석 기법에 비해 다양하고 복잡하게 느껴질 수 있는 성향점수분석 기법을 독자들에게 쉽고 명확하게 전달하고자 노력하였다. 이에 성향점수분석 기법의 인과추정방식, 즉 ‘루빈 인과모형(Rubin’s causal model)’을 가급적 쉬운 용어와 사례로 설명하여 성향점수분석이 어떤 면에서 통상적 회귀분석 기법과 구분되는지 서술하였다. 그리고 성향점수분석 기법들을 ‘성향점수가중’, ‘성향점수매칭’, ‘성향점수층화’, ‘준-정확매칭’으로 구분한 후, 각 방법에 대해 시뮬레이션된 데이터와 현실 데이터 두 가지를 사례로 단계별 실습과정을 제시하고 체계적으로 설명하였다. 

‘R을 활용해’ 성향점수분석에 속하는 여러 데이터 분석기법들을 소개하는 이 책은 R 데이터 분석에 익숙한 독자들, 사회과학연구에 성향점수분석을 적용해 보다 타당한 인과관계를 입증하려는 연구자들에게 분명 실제적 도움을 줄 것이다. 독자들이 성향점수분석 기법에 한층 친숙해지고, 각자의 학문분과에서 보다 심화된 학습을 이끌어낼 수 있도록 인도해줄 것이다!

차례

1부 성향점수분석 개요

 

1장 연구설계와 인과추론
1 효과추정치 수계산 

2 루빈 인과모형: 잠재결과와 인과관계 추론 

3 공변량을 통제한 회귀분석 추정의 문제 

4 성향점수분석의 진행 절차

 

2장 성향점수 추정 
1 공변량 선정 

2 일반화선형모형(GLM) 기반 성향점수 추정

3 공통지지영역 점검 

 

3장 성향점수분석 기법 실습을 위한 R 패키지
1 일반적 R 패키지들: tidyverse, Zelig, nnet, Hmisc 

2 성향점수분석 작업 패키지: MatchIt 

3 균형성 점검 패키지: cobalt 

4 민감도분석 패키지: sensitivitymw, sensitivityfull, treatSens 

 

 

2부 성향점수분석 실습

 

4장 예시 데이터 수계산
1 효과추정치 수계산 

2 MatchIt 패키지의 함수를 이용한 수계산 결과 도출 예시 

 

5장 성향점수가중 기법
1 개요 

2 성향점수가중치 도출 

3 공변량 균형성 점검 

4 처치효과 추정 

5 민감도분석: 카네기·하라다·힐 민감도분석 

6 요약 

 

6장 성향점수매칭 기법
1 개요 

2 성향점수매칭 실행 

3 공변량 균형성 점검 

4 처치효과 추정 

5 민감도분석: 로젠바움 민감도분석 

6 요약 

 

7장 성향점수층화 기법
1 개요 

2 성향점수층화 작업 

3 공변량 균형성 점검 

4 처치효과 추정 

5 민감도분석: 알려진 방법 없음 

6 요약

 

8장 준-정확매칭 기법
1 개요 

2 준-정확매칭 실행 

3 공변량 균형성 점검 

4 처치효과 추정 

5 민감도분석: 알려진 방법 없음 

6 요약 

 

9장 실제 데이터 대상 성향점수분석 기법 비교
1 데이터 소개 

2 성향점수분석 기법 적용 

3 공변량 균형성 점검결과 비교 

4 처치효과 추정 및 비교 

5 민감도분석 결과 비교 

6 소결 

 

10장 범주형  원인변수 대상 성향점수분석 기법
1 개요 

2 일반화성향점수 추정 

3 공변량 균형성 점검 

4 처치효과 추정 

5 민감도분석: 알려진 바 없음 

6 요약

 

11장 연속형 원인변수 대상 성향점수분석 기법
1 개요 

2 일반화성향점수 추정

3 공변량 균형성 점검 

4 복용량 - 반응 함수 추정

5 민감도분석: 알려진 바 없음 

6 요약

 

 

3부 마무리

 

12장 성향점수분석 기법 및 진행과정 요약

13장 성향점수분석 기법 비판 
1 철학적 비판 

2 원인변수 성격 논란 

3 현실적 유용성 

 

14장 다양한 상황에서의 성향점수분석 기법
1 성향점수분석 기법과 결측값 분석 

2 성향점수분석 기법과 구조방정식모형 

3 성향점수분석 기법과 다층모형