카테고리: 논문 통계, 연구 방법론, 데이터 분석
Slug: thesis-statistics-basic-course
태그: 논문통계, R, Python, SPSS, 정량분석, 정성분석, 데이터 수집, 통계 모델, 실전 데이터
📌 과정 개요
대상: 논문 작성을 위해 통계를 처음 접하는 연구자 및 대학원생
목표: 논문에서 활용하는 기초 통계 개념과 이론을 익히고, 연구 프로세스를 이해하며, 실전 데이터 수집 및 분석 방법을 학습
사용 도구: R, Python, SPSS 중에서 택 1
🔹 13주 커리큘럼
| 주차 | 강의 주제 (3시간) | 세부 내용 (1시간당 1가지 소재) |
|---|---|---|
| 1주차 | 논문 통계 개요 및 연구 방법론 | ① 논문에서 통계를 왜 사용하는가? ② 연구 방법론 개요 (정량 vs 정성 분석) ③ 논문 연구 설계 프로세스 및 데이터 기반 연구 |
| 2주차 | 연구 데이터의 종류 및 수집 방법 | ① 정형 데이터 vs 비정형 데이터 ② 실험·설문 데이터 수집 방법 (Google Forms, Qualtrics) ③ 공공 데이터 및 웹 크롤링 (미국·중국 기업 사례) |
| 3주차 | 기술통계(Descriptive Statistics) 개념과 활용 | ① 평균, 중앙값, 표준편차, 분산의 의미 ② 데이터 시각화(Matplotlib, ggplot2) ③ 실습(SPSS: 기술통계 분석) |
| 4주차 | 확률과 분포의 이해 | ① 확률 개념과 연구에서의 활용 ② 정규분포, 이항분포, 포아송 분포 ③ 실습(R, Python: 확률분포 시뮬레이션) |
| 5주차 | 가설 검정 개념과 기초 이론 | ① 가설 검정 개념(귀무가설 vs 대립가설) ② 유의수준, 신뢰구간 이해 ③ 실습(SPSS: T-test, Z-test 적용) |
| 6주차 | 상관관계 및 회귀 분석 개요 | ① Pearson/Spearman 상관계수 개념 ② 단순 선형회귀 개념 및 적용 ③ 실습(R, Python: 선형회귀 모델 구축) |
| 7주차 | 논문에서 사용할 통계 모델 선택법 | ① 연구 목적별 통계 모델 선택 가이드 ② 다중회귀 vs 로지스틱 회귀 차이 ③ 사례 연구(미국·중국 기업 연구 논문 비교) |
| 8주차 | 데이터 전처리 및 품질 관리 | ① 결측치 처리 방법(삭제, 대체, 보정) ② 이상치 탐색 및 처리 ③ 실습(Python: Pandas를 활용한 데이터 클리닝) |
| 9주차 | 기초 가설검정 실습 | ① 카이제곱 검정(Chi-square) 개념과 활용 ② 독립성 검정 및 교차 분석 ③ 실습(SPSS: 카이제곱 검정 적용) |
| 10주차 | 연구에서의 통계적 오류와 윤리 | ① 데이터 조작과 연구 윤리 (p-hacking 사례) ② 논문에서 흔히 발생하는 통계적 오류 ③ 사례 연구(논문 철회 사례 분석) |
| 11주차 | 논문 작성을 위한 통계 해석법 | ① 논문에서 통계 결과 정리 방법 ② 통계표 및 그래프 작성법 ③ 실습(논문에서 사용된 통계 분석 리뷰) |
| 12주차 | 실전 데이터 분석 및 케이스 스터디 | ① 실제 연구 데이터 분석 (미국·중국 기업 사례 활용) ② 논문 연구 질문 기반 데이터 분석 ③ 실습(R, Python: 실전 데이터셋 적용) |
| 13주차 | 종합 실습 및 논문 연구 계획서 작성 | ① 연구 설계 및 데이터 선택 실습 ② 연구 데이터 분석 계획서 작성 ③ 논문 연구 설계 발표 및 피드백 |
📌 학습 방법 및 특징
- 이론 + 실습 병행
- 1시간: 개념 및 이론 강의
- 1시간: 통계 모델 및 방법론 학습
- 1시간: R, Python, SPSS를 활용한 실습
- 데이터 기반 학습
- 실제 논문에서 사용되는 연구 데이터셋 활용
- 미국·중국 기업 데이터 및 공공 데이터를 사용하여 실습
- 연구에 필요한 통계 모델 선정법 학습
- 연구 목적에 맞는 적절한 통계 기법 선택 방법 교육
- 실전 논문 분석 & 연구 계획서 작성 실습
- 논문 작성을 위한 연구 설계 및 데이터 분석 계획서 작성
📌 결론
이 **논문 통계 기초 과정(13주)**을 통해 연구자는
✔ 논문에서 활용되는 통계 개념과 연구 방법론을 익히고
✔ R, Python, SPSS를 활용하여 실제 데이터 분석을 수행하며
✔ 논문 연구에 필요한 연구 설계 및 통계 모델을 직접 선택하고 적용할 수 있다.
🔥 이 과정은 논문 연구의 기초를 다지고, 연구자가 데이터를 기반으로 한 논리적 분석을 수행하는 능력을 기르는 데 중점을 둔다.