This course is an introduction to statistical analysis. The purpose of the class is to 1)provide you with an understanding of some of the concepts that underlie statistical analysis, 2)intorudce you to some basic statistical techniques, 3)learn basic math skills and 4)develop your own capacity to do quantitative analysis. We will together cover a broad range of topics including descriptive statistics, probability distributions, sampling distributions, point anfd interval estimation, hypothesis testing, and regression analysis. Also, at the end of the class, you will get an experience of submiting your term paper to a academic journal you select.

이 수업은 사회과학에서 사용하는 통계의 기본 개념과 이론적 원리를 소개한다. 또한 R을 활용하여 다양한 통계적 분석방법을 설정, 수행하고 분석결과를 해석하는 법을 배운다.

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(1) 출석, 강의참여 (10%) : 수강생들은 수업 전에 제시된 텍스트를 꼼꼼히 읽고 수업에 참여할 의무가 있다. 수강생들은 그룹토론, 강사와 학생 간, 혹은 학생 간 질 의응답, 강의 내 연습문제 풀이 등의 강의 내 활동에 대해 참여해야 한다. 강사는 수업내외에서 학생들의 적극적인 질문(텍스트를 읽고 이 해가 되지 않는 부분, 실제 자료로 분석시 부딪히게 되는 문제 등)을 권장한다.

(2) 과제 (20%) : 수강생은 강의외 시간에 주어진 과제를 완성하여 제출해야 한다. 몇 개의 문제는 개념적인 것들이지만, 대부분은 R로 자료를 분석하고 해 석하는 문제들이다. 수강생들은 이 과제를 통해서 자료분석 및 해석능 력을 쌓게 될 것이다. 과제의 제출마감시간은 다음주 강의시작시간이다. 과제는 10점 만점 으로 계산된다. 과제의 답은 강의시간 중에 강사와 함께 짧게 같이 풀 어보거나 공유폴더를 통해 공유될 예정이다. 늦게 제출한 과제의 최고점은 7점이다.

(3) 중간고사 (20%): 수강생은 주어진 자료와 R을 활용하여 기초적인 통계모형을 설정, 추정, 해석해야 한다. 중간고사의 시험문제는 온라인으로 배포 되며, take-home으로 이뤄질 예정이다. 중간고사 답안의 제출 마
감일은 10월 27일(금) 정오(12시)이다.

(4) 프리젠테이션 (20%): 수강생은 12월 15일(금)에 본인의 최종보고서 주제를 발표해야 한다. 연구발표의 목표는 수강생들로 하여금 다른 연구자들과 효 과적인 소통을 위한 공적인 말하기와 발표 기술 함양에 있다. 수강 생은 12월 8일이 속한 주 (consultation week)의 면담 시간에서 강사 에게 연구주제를 확인받아야 한다. 수강생은 본인들이 최종보고서에 쓸 연구의 가설, 자료, 변수, 연 구방법을 발표해야 한다. 발표에 분석결과를 포함하는 것은 권장 되지만 필수사항은 아니다. 추후 강사가 구체적인 사항들을 강의에서 공유할 예정이다.

(5)최종보고서 (30%): 수강생은 본인의 연구관심에 맞는 사회과학적인 질문(타과 학생들은 그 과에 맞는 연구질문)에 대해 회귀분석을 활용한 최종보고 서를 제출해야 한다. 최종보고서는 출판 가능한 학술논문의 형식 을 따라야 하며, 선행연구 검토, 가설, 자료, 변수, 분석방법, 분석 결과, 해석, 토론, 참고문헌을 포함해야 한다. 최종보고서는 개조식 이 아니라 서술식으로 작성돼야 한다. 제출한 보고서가 개조식일 경우, 강사는 수강생에게 서술식으로 다시 써올 것을 요구할 수 있다. ★★모든 수강생은 단독으로 최종보고서를 작성해야 한다. 최종보고서의 제출 마감일은 12월 22일(금) 정오(12시)이다.

- 해들리 위컴, 개럿 그롤문드. 김설기, 최혜민(역). 2019. 『R을 활용한 데이터 과학』. 인사이 트.
- 줄리아 실기, 데이비드 로빈슨. 박진수(역). 2019. 『R로 배우는 텍스트 마이닝』. 제이펍.

https://postech-ac-kr.zoom.us/j/84187248387?pwd=Y2tiZHUrdVdHMDQrNXRMSDk2REZZUT09

1주 (9/8) Syllabus Review & Basic Concepts
2주 (9/15) Research Design, Data Collection, Descriptive Statistics(곽기영 Ch.1; Gordon Ch.5)
3주 (9/22) Testing Hypotheses & Probability Distribution (곽기영 Ch.2; Gordon Ch.6)
4주 (9/29) No Class (추석)
5주 (10/6) T-test and Chi-square Test (곽기영 Chs. 3 & 5; Gordon Ch.7 pp. 203~222)
6주 (10/13) Correlation, Covariance, and Linear Regression 1 (곽기영 Chs. 6 & 7; Gordon Ch.7 pp. 222~227; Gordon Ch.8 pp. 241~251)
7주(10/20) Correlation, Covariance, and Linear Regression 2 (곽기영 Chs. 6 & 7; Gordon Ch.8 pp. 252~280)
8주(10/27) Take-home Mid-term Test (No Class)
9주(11/3) Multiple Regression 1: Dummy Variables (곽기영 Ch. 7; Gordon Chs.9~10)
10주(11/10) Multiple Regression 2: Interaction, Non-linear Relationships (곽기영 Ch. 7; Gordon Chs.11~12)
11주(11/17) Multiple Regression 3: Indirect Effects, Omitted Variable Bias, Outliers, Heteroskedasticity, and Multicollinearity (곽기영 Ch. 7; Gordon Chs.13~14)
12주(11/24) Logistic & Poisson Regression (곽기영 Ch. 8; Gordon Chs.16~17)
13주(12/1) Factor Analysis & Cluster Analysis (곽기영 Chs. 9~10)
14주(12/8) Time-series Analysis (곽기영 Ch.11) (Consultation Week)
15주 (12/15) Structural Equation Modeling(곽기영 Ch.13) (Student Presentation)
16주 (12/22) Final Paper due (No Class)

Online class
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*강의교수 : 연세대학교 서형준 교수(jun0529@snu.ac.kr)
*강의조교 : 전종석(010-2017-7365, jsjeon@postech.ac.kr)
*면담시간 및 장소: 매주 수요일 3-5시(사전약속 필수), Zoom