2015 년도추계 KOSSDA 한국사회과학자료원방법론단기강좌안내 한국사회과학자료원 (KOSSDA) 의 2015년도추계방법론단기강좌가 10월 10일부터 11월 28일까지서울대학교아시아연구소에서아래와같이열립니다. 각강좌는과목별로매주토요일 5시간씩 4회에걸쳐진행됩니다. 각과

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하랑 묵
4 years ago
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1 2015 년도추계 KOSSDA 한국사회과학자료원방법론단기강좌안내 한국사회과학자료원 (KOSSDA) 의 2015년도추계방법론단기강좌가 10월 10일부터 11월 28일까지서울대학교아시아연구소에서아래와같이열립니다. 각강좌는과목별로매주토요일 5시간씩 4회에걸쳐진행됩니다. 각과정의정원이 35명으로제한되어있으니, 수강을원하시면빠른시일안에등록하시기바랍니다. 과정명교육내용강사일시 구조방정식모형 요인분석모형 구조방정식모형의이론 다집단분석과잠재곡선모형 김청택교수 ( 서울대심리학과 ) 10/10 10/17 10/24 10/31 매주토요일 (9:00-14:00) 네트워크분석 연결망분석의배경 분석의수준 : 개인 / 양자 / 삼자 / 연결망 확산과네트워크통계 : 고급쟁점들 이원재교수 (KAIST 문화기술대학원 ) 10/10 10/17 10/24 10/31 매주토요일 (9:00-14:00) 위계선형모형 다층모형의이해 조직연구모형과성장곡선모형 다층모형의적용 강상진교수 ( 연세대교육학과 ) 11/7 11/14 11/21 11/28 매주토요일 (9:00-14:00) 패널분석 패널자료의이해 Fixed & Random Effects Model Multi level Model 배병인교수 ( 국민대정치외교학과 ) 11/7 11/14 11/21 11/28 매주토요일 (9:00-14:00) 각과정의강의계획안은 KOSSDA 웹사이트 ( 에공지됩니다. 수강신청 KOSSDA 홈페이지 [ 연구 & 교육 교육 수강신청 ] 메뉴에서접수 등록금 과정당 250,000원 [2과정신청시 10% 할인 ] 등록방법 수강신청후등록금계좌이체 [ 계좌번호 : 우리은행 ] 등록기간 2015년 9월 15일화요일오전 10시부터과정별 35명까지선착순등록마감 강의장소 서울대학교아시아연구소 101동 문 의 , methods@kossda.or.kr

2 방법론단기강좌 : 구조방정식모형 담당 : 김청택교수 ( 서울대학교심리학과 ) 일시 : 2015 년 10 월 10 일 ( 토 ), 10 월 17 일 ( 토 ), 10 월 24 일 ( 토 ), 10 월 31 일 ( 토 ) 오전 9 시 ~ 오후 2 시 1. 과정개요 워크숍목표및 개요 이워크숍에서는요인분석과구조방정식모형의이론을이해하고실제자료를 사용하여분석할수있는기법을학습하고자한다. 참가대상 기초통계지식과회귀분석에대한지식이있는대학생, 대학원생, 연구자 선수과목기초적인통계지식과회귀분석에대한이해가있어야함. 워크숍운영방식주로강의에의존할것이며매주예제를제공하고실습을운영할것이다. 교재및참고문헌 수업자료는수업시간에배포됨. 참고문헌 : Structural Equations with Latent Variables by Ken Bollen 실습자료특별한실습자료는없으며, 예제들은수업시간에배포될예정임. 사용될프로그램 AMOS < 학력 / 경력 > 서울대학교심리학과학사석사졸 Ohio State University 계량심리학박사서울대학교심리학과인지과학협동과정교수 < 주요논문 / 저서 > SEM 관련논문 담당강사정보 Preacher, K. J., Zhang, G., Kim, C., & Mels, G. (2013). Choosing the optimal number of factors in exploratory factor analysis: A model selection perspective. Multivariate Behavioral Research, 48, Browne, M. W., MacCallum, R. C., Kim, C., Anderson, B. L., & Glaser, R. (2002). When fit indices and residuals are incompatible. Psychological Methods, 7, MacCallum, R. C., & Kim, C. (2000). Modeling multivariate change. In T. D. Little, K. U. Schnabel, & U. Lindenberg (Eds.), Modeling Longitudinal and Multiple-Group Data: Practical Issues, Applied Approaches, and Specific Examples. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. 기타사항실습을위해 AMOS 가설치된노트북을휴대해야합니다.

3 2. 강의계획 일시 강의및실습내용 10 월 10 일 ( 토 ) 요인분석의이론 탐색적요인분석과 CFA 요인구조, 요인의수, Rotation 등 10 월 17 일 ( 토 ) 구조방정식모형의이론 AMOS 프로그램을통한분석모형에대한판단모형의종류들 10 월 24 일 ( 토 ) 평균구조와공분산구조의결합다집단분석측정동일성의문제모형의비교 10 월 31 일 ( 토 ) 변화모형 잠재곡선모형 종단자료의분석기법들

4 방법론단기강좌 : 네트워크분석 Sociological Understanding of Network Analysis 담당 : 이원재교수 (KAIST 문화기술대학원 ) 일시 : 2015 년 10 월 10 일 ( 토 ), 10 월 17 일 ( 토 ), 10 월 24 일 ( 토 ), 10 월 31 일 ( 토 ) 오전 9 시 ~ 오후 2 시 1. 과정개요 워크숍목표및 개요 오늘날네트워크분석은사회과학일반은물론전산학과물리학에이르기까지다양한학문분야에서새로운연구방식 (research program) 을열어가고있습니다. 그럼에도불구하고지난 100 여년간사회연결망분석을발전시켜온사회학의이론적기초들이오늘날의빅데이터분석에서조차그중요성이더해가고있습니다. 이워크숍에서는사회구조이론에대한이해로부터시작하여네트워크분석이인간의사회적관계를이해하는데어떤기여를할수있는지에대해실례를바탕으로소개합니다. 참가대상 네트워크분석에관심이있는분누구나 선수과목 기초수학 행렬의사칙연산 및선형회귀 개념에대한토의와실제프로그램을통한연습. 원하시는수강자들에한해본인들의자료로분석하여발표의기회를가짐. 워크숍운영방식 TA 세션에서는 Web Crawling 을통한데이터수집과 R 을이용한네트워크 분석을연습함 ** R 이설치된노트북필참필수 ( 교재및참고문헌 - 강사의강의노트가제공되며참고문헌은 pdf 로제공됩니다. - Robert A. Hanneman & Mark Riddle. Introduction to social network methods 실습자료 추후공지 사용될프로그램 R (packages: sna, igraph) - 4 -

5 < 학력 / 경력 > - University of Chicago, 사회학박사 (2009) - University of Chicago, Booth School of Business. Research Associate ( ) - 서울대학교사회발전연구소선임연구원 ( ) - 현재 KAIST 문화기술대학원교수 담당강사정보 < 주요논문 / 저서 > - Primary Status, ComplementaryStatus, and Capital Acquisition in the U.S. Venture Capital Industry (with Matthew Bothner & Young-Kyu Kim;2015 Social Science Research 52) - The Emergence of Stratification in Small Groups (with Matthew Bothner, Noah Askin; 2015 Emerging Trends in the Social and Behavioral Sciences. Wiley) - Individual and social networkpredictors of physical bullying: A longitudinal study of Taiwanese earlyadolescents (with Hsi-Sheng Wei ;2014 Violence& Victims) - The Normof Normlessness: Structural Correlates of A Trolling Community (with Hyungseok Wi, WebSci 2014) When do Matthew Effects Occur? (with Matthew Bothner, Richard Haynes, & Ned Smith; 2010 Journal of Mathematical Sociology 34(2)) 기타사항실습을위해 R 이설치된노트북을휴대해야합니다

6 2. 강의계획 일시 강의및실습내용 Sociological Fundamentals of Network Analysis 10 월 10 일 ( 토 ) - Coleman, James S "Social Theory, Social Research, and a Theory of Action," American Journal of Sociology 91: Coleman, J "Social capital in the creation of human capital," American Journal of Sociology Supplement 94: S95-S Granovetter, Mark S "The Strength of Weak Ties," American Journal of Sociology. 78: 이원재 한국공동체의구조적분화 사회연구. 27(1): Equivalence: 연결망분석의또다른개념입니다. 기초연결망분석에서가장널리쓰이는개념중의하나입니다. - Breiger, R. L "The duality of persons and groups," Social Forces 53: Burt, Ronald "Social Contagion and Innovation: Cohesion versus Structural Equivalence," American Journal of Sociology 92: TA 세션 : R 사용법, 자료형, 패키지활용 Centrality: 과연사회구성원중에누가가장 central 할까요. 도대체 central 하다는것은어떠한의미이며, 어떻게측정해야할까요. 10 월 17 일 ( 토 ) - Bonacich, Phillip "Factoring and Weighting Approaches to Status Scores and Clique Identification." Journal of Mathematical Sociology 2(1): Freeman, L. C "Centrality in Social Networks: Conceptual clarification," Social Networks 1: Marsden, Peter V "Introducing Influence Processes into a System of Collective Decisions." American Journal of Sociology 86(6): Bonacich P "Power and Centrality: A Family of Measures," American Journal of Sociology 92: Lee, S. & W. Lee Strategizing Marriage: A Network Analysis of Marriage Networks in the Genealogy of Andong Gwon-ssi manuscript - 6 -

7 일시 강의및실습내용 Diffusion, Contagion, or Transmission: 연결망분석이가장널리쓰이는분야입니다. 생각해보면사회적인모든것은그것이이념이나태도가되었든아니면유행이되었든 diffuse 되거나 transmit 됩니다. 10 월 24 일 ( 토 ) - Watts, Duncan J., & Steven H. Strogatz "Collective dynamics of 'small-world' networks." Nature 393(6684): Doreian, Patrick D "Estimating Linear Models with Spatially Distributed Data." Sociological Methodology 12: Marsden, Peter V. & Noah E. Friedkin "Network Studies of Social Influence." Sociological Methods and Research 22: Krackhardt, David "QAP partialling as a test of spuriousness." Social Networks 9(2): TA 세션 : R 에서 regression 하기. lm, glm 활용및시각화 10 월 31 일 ( 토 ) TA 세션 1: R 에서 Network Analysis 하기. igraph 활용및시각화 TA 세션 2: R 에서 Network 시각화및출력하기. ggplot 등시각화및출력방법 ( 예제기반 ) TA 세션 3: Web Crawling 소개 - 7 -

8 방법론단기강좌 : 위계선형모형 담당 : 강상진교수 ( 연세대교육학과 ) 일시 : 2015 년 11 월 7 일 ( 토 ), 11 월 14 일 ( 토 ), 11 월 21 일 ( 토 ), 11 월 28 일 ( 토 ) 오전 9 시 ~ 오후 2 시 1. 과정개요 워크숍목표및 개요 참가대상 이강좌는수강생들이다음의능력을갖출것을기대한다. 1. 다층자료의특성과다층자료분석의방법론적문제점을서술할수있다. 2. 다층모형의일반모형을개념적으로이해하고, 횡단자료분석을위한특수모형의유형에따라고정효과와무선효과모수의의미를적절히해석할수있다. 3. 다층자료분석을위하여개발된통계프로그램 (HLM) 을사용하여실제자료를분석할수있다. 4. 패널자료분석을위한다층성장모형의개념을이해하고, 분석결과를해석할수있다. 분산분석모형 (Anova Model) 과회귀모형 (Regression Model) 에대한배경지식을갖춘분. 선수과목기초통계, 분산분석, 회귀분석. 워크숍운영방식 교수의강좌와질의응답 Raudenbush, S.W., & Bryk, A.S.(2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods(2nd Ed.). Thousand Oaks, CA: Sage Publications. 강상진 (2003). 교육학의미래와다층모형. 한국교육 30권 3호 교재및참고문헌 강상진 (1995). 다층통계모형의방법론적특성과활용방법. 교육평가연구 8 권, 2 호, 강상진, 이영, 주은희, 남궁지영 (2004). 유치원과어린이집의교육효과비교. 유아교육연구, 24권 4호, Bryk, A.S., & Raudenbush, S.W. (1987). Application of hierarchical linear models to assessing change. Psychological Bulletin, 101(1), 실습자료 사용될프로그램 담당강사정보 HLM software(student version) 내장자료 / 김양분외 (2004). 학교교육수준및실태분석. 한국교육개발원. HLM6 or HLM7 < 학력 / 경력 > - 미시간주립대학교교육심리학과 Ph.D.( 연구설계및통계학전공 ) - 연세대학교교육학부교수 ( 현 ) - 캘리포니아대학교 ( 산타바바라 ) 교육학과교수 - 캘리포니아대학교 ( 버클리 ) 객원전임교수 < 주요논문 / 저서 > - 강상진 (2014). 사회과학연구를위한실험설계와분산분석. 서울 : 교육과학사 - 김기석, 강상진, 김성식 (2010). 고교평준화정책효과실증검토. 서울 : 교육과학사 - 강상진 (2003). 회귀분석의이해. 서울 : 교육과학사. 기타사항실습을위해 HLM이설치된노트북을휴대해야합니다

9 2. 강의계획 일시 강의및실습내용 11 월 7 일 ( 토 ) 1. 다층모형의기초 다층자료의보편성과특수성 전통적통계모형의문제점 : 분산분석모형, 회귀모형 / 분석단위선택과회귀계수의추정 / 표준오차추정 / 자유도 / 집계화오류 / 생태학적오류 다층모형의방법론적특성 : 분석단위의선택 / 고정효과와무선효과모수추정 / 층위간상호작용 / 생태학적오류와집계화오류 / 추정의정밀도 실습내용 : ( 횡단자료와종단자료 ) 1-수준자료파일, 2-수준자료파일, 통합파일만들기 (SPSS or SAS) 2. 다층모형의명세화논리 회귀모형과다층모형의명세화 중심화방법 (centering methods) 의선택 절편계수와기울기계수의의미변화 고정효과회귀계수와무선효과회귀계수 11 월 14 일 ( 토 ) 3. 다층모형의추정방법개요 (option) 일반선형모형과추정방법 : OLS, FIML, EB estimation 4. 다층모형의횡단자료분석응용방법 : 일반모형과특수모형 기초모형 ( 무조건모형 ): 회귀계수의추정및가설검정 / 신뢰구간 / 2-수준무선효과검정 / 부가적정보 : 회귀계수의신뢰도 / ICC/ Deviance 실습내용 : MDM 파일만들기 (HLM workshop), 기초모형분석

10 일시 강의및실습내용 4. 다층모형의횡단자료분석응용방법 : 일반모형과특수모형 ( 계속 ) 11 월 21 일 ( 토 ) 다층공분산분석모형 1/ 다층공분산분석모형 2: 고정효과모수추정결과및무선효과모수추정의결과 / 신뢰구간 /2- 수준무선효과검정 / 부가적정보 : ICC/ Deviance/ 무선효과회귀계수모형 1: 무선효과회귀계수모형 2: 고정효과모수추정결과및무선효과모수추정의결과 / 신뢰구간 / 2- 수준무선효과검정 / 부가적정보 : 신뢰도 / ICC/ Deviance/ 실습내용 : 다층분석 ( 공분산분석모형, 무선효과회귀계수모형 ) 5. 종단자료분석을위한다층성장모형 다층횡단자료와종단자료의차이 패널자료분석의방법론적특징 : 다창항회귀모형의명세화방법 / 다차항회귀모형의회귀계수해석 패널자료분석과다층성장모형의방법론적장점 : 패널자료와연구질문 / 변화모수추정치의신뢰도 / 출발점과성장률의상관 / 공변수의활용 / 성장선의추정 11 월 28 일 ( 토 ) 다층성장모형의개념 : 선형성장모형 / 비선형성장모형 /2- 수준모형 / 3- 수준모형 /time variant covariate 다층성장모형의명세화방법과 centering 방법 : 시간효과모형 / 개인효과모형 / 시간효과의 centering/ 개인효과의 centering. 2-level linear growth model: 기초모형과연구모형 / 고정효과모수와무선효과모수해석 / 평균성장선 / 변화모수의신뢰도 / time-variant covariate model/ 자료분석예시 실습내용 : 다층종단자료 MDM 파일만들기 /2-level growth model 분석실습

11 방법론단기강좌 : 패널분석 담당 : 배병인교수 ( 국민대정치외교학과 ) 일시 : 2015 년 11 월 7 일 ( 토 ), 11 월 14 일 ( 토 ), 11 월 21 일 ( 토 ), 11 월 28 일 ( 토 ) 오전 9 시 ~ 오후 2 시 1. 과정개요 워크숍목표및 개요 - 패널자료의특징과속성이해 - 패널자료통계분석의개념이해및응용능력배양 - STATA 를활용한패널자료분석실습 참가대상 패널자료분석기법을연구에활용하고자하는대학원생및일반연구자 선수과목 기초통계와회귀분석 워크숍운영방식강의와예제풀이및 STATA 실습을병행. 교재및참고문헌강사가제공하는 PPT 자료를주교재로함. 실습자료 추후공지 사용될프로그램 STATA < 학력 / 경력 > - 국민대학교정치외교학과교수 (2010-현재) - 서울대학교사회과학연구원선임연구원 ( ) - University of Washington 정치학박사 (2007) - 서울대학교정치학과석사 (1994), 학사 (1992) < 주요논문 / 저서 > 담당강사정보 - "Network Analysis of Free Trade Agreements: Homophily and Transitivity," (with Tae-dong Lee) The Korean Journal of International Studies (2013) - " 힘의분포와지역통합 : 경험적검증과동아시아에의함의," 한국정치학회보 (2013) - "Coping with Money: European Monetary Integration and the Resurgence of National Corporatism. The Korean Journal of International Studies (2010) - 환율제도의정치적결정요인 : 당파성모형과제도모형의경험적분석, 한국정치학회보 (2010) - 지역경제통합과조세경쟁 : 유럽단일시장과신자유주의적조세정책. 한국과국제정치 (2008) 기타사항실습을위해 STATA 가설치된노트북을휴대해야합니다

12 2. 강의계획 일시 강의및실습내용 패널자료분석의기초 11 월 7 일 ( 토 ) - OLS 회귀분석의개념과기본가정 - 패널자료의속성과사례 - 패널자료의장점및회귀분석에서의문제점이해 패널자료분석모형 I 11 월 14 일 ( 토 ) - 계열상관 (serial correlation) 과이분산성 (heteroskedasticity) 문제 - 고정효과 (fixed effect) 와확률효과 (random effect) 모형 - PCSE(panel corrected standard errors) 모형 패널자료분석모형 II 11 월 21 일 ( 토 ) - 다층모형 (multilevel) 분석 - Random Intercept, Random Slope 모형 - 성장곡선 (growth curve) 모형 비선형패널자료분석 11 월 28 일 ( 토 ) - 이항 (binary) 종속변수분석 - Ordinal Data 와 Count Data 분석

다중회귀분석 - 기초및심화 - 담당 : 심재만교수 ( 서울시립대학교도시사회학과 ) 일시 : 2017 년 4 월 1 일, 4 월 8 일, 4 월 15 일, 4 월 22 일 ( 매주토요일, 9:00~14:00) 장소 : 서울대학교관악캠퍼스 1. 과정개요 워크숍목표및개요참가

다중회귀분석 - 기초및심화 - 담당 : 심재만교수 ( 서울시립대학교도시사회학과 ) 일시 : 2017 년 4 월 1 일, 4 월 8 일, 4 월 15 일, 4 월 22 일 ( 매주토요일, 9:00~14:00) 장소 : 서울대학교관악캠퍼스 1. 과정개요 워크숍목표및개요참가대상선수과목워크숍운영방식 - 다중회귀분석에대한이론적이해 - Stata를활용한다중회귀분석실습기초통계학을수강한후다중회귀분석을실제연구과정에적용하는방법을배우고자하는학생및연구자확률이론,