카테고리: 논문 통계, 연구 방법론, 데이터 분석
Slug: thesis-statistics-analysis-course
태그: 논문통계, R, Python, SPSS, 정량분석, 정성분석, 데이터 분석, 실전 데이터, 통계 모델
📌 과정 개요
대상: 기초 과정을 마친 연구자 및 통계 분석을 논문에 활용하려는 대학원생
목표: 논문에서 활용할 수 있는 중급 통계 분석 기법을 배우고 실전 적용
사용 도구: R, Python, SPSS
🔹 13주 커리큘럼
| 주차 | 강의 주제 (3시간) | 세부 내용 (1시간당 1가지 소재) |
|---|---|---|
| 1주차 | 논문 데이터 분석 개요 및 연구 설계 | ① 논문 연구 질문과 데이터 분석의 관계 ② 연구 방법론 개요 (정량 vs 정성 분석 심화) ③ 데이터 기반 논문 연구 프로세스 |
| 2주차 | 데이터 탐색적 분석(EDA) 및 시각화 | ① EDA 개념과 중요성 ② 히스토그램, 박스플롯, 산점도 분석 ③ 실습(R, Python: 데이터 시각화 ggplot2, Matplotlib) |
| 3주차 | 회귀 분석(Regression Analysis) 심화 | ① 다중 회귀 분석 개념 및 활용 ② 변수 선택법 (VIF, AIC, BIC) ③ 실습(R, Python, SPSS: 회귀 모델 구축) |
| 4주차 | 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression) | ① 이진 분류 모델 개념 ② 혼동 행렬과 ROC 커브 분석 ③ 실습(Python: Scikit-learn 활용) |
| 5주차 | ANOVA(분산 분석) 및 실험 설계 | ① 일원·이원 분산 분석 개념 ② 사후 검정(Tukey, Bonferroni) ③ 실습(SPSS: ANOVA 분석) |
| 6주차 | 군집 분석(Clustering Analysis) | ① K-Means, 계층적 군집 분석 개념 ② 실전 사례(미국·중국 시장 분석) ③ 실습(R, Python: Sklearn 활용) |
| 7주차 | 주성분 분석(PCA) 및 차원 축소 | ① 고차원 데이터 문제 해결 ② 주성분 분석(PCA) 개념과 활용 ③ 실습(Python, R: PCA 적용 및 시각화) |
| 8주차 | 시계열 분석(Time Series Analysis) 개요 | ① 시계열 데이터 특징 및 활용 ② ARIMA, SARIMA 모델 적용 ③ 실습(Python: Statsmodels 활용) |
| 9주차 | 텍스트 분석 및 감성 분석(NLP 적용) | ① 자연어처리(NLP) 개요 및 활용 ② 감성 분석 및 주제 분석(LDA) ③ 실습(Python: NLTK, Gensim 활용) |
| 10주차 | 네트워크 분석 및 그래프 이론 적용 | ① 네트워크 데이터 개념 및 활용 ② 사회연결망 분석(SNA) 개요 ③ 실습(R: igraph, Python: NetworkX 활용) |
| 11주차 | 연구 사례 분석(미국 vs 중국 기업 연구 논문 비교) | ① 논문 데이터 활용 사례 분석 ② 연구 방법론 비교 (서구 vs 아시아 방식) ③ 연구 모델 프레임워크 구축 |
| 12주차 | 논문 데이터 분석 및 시각화 최적화 | ① 논문에서 효과적인 데이터 표현법 ② 표, 그래프, 다이어그램 활용법 ③ 실습(R, Python: 데이터 시각화 최적화) |
| 13주차 | 논문 데이터 분석 프로젝트 발표 및 피드백 | ① 연구 데이터 분석 계획서 최종 작성 ② 논문 연구 데이터 분석 발표 ③ 피드백 및 최종 보고서 제출 |
📌 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 분석 과정(13주)**을 통해 연구자는
✔ 논문에서 활용되는 다양한 통계 모델을 이해하고
✔ R, Python, SPSS를 활용하여 실전 연구 데이터를 분석하며
✔ 데이터 기반 논문 연구 설계를 수행하는 능력을 기르게 된다.
🔥 이 과정은 논문 연구를 심화하고, 연구자가 논문에서 데이터를 활용하는 전략을 강화하는 데 중점을 둔다.