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이항로짓 모형 추정과 진단

제3권 POD도서

진하수 저

BOOKK(부크크) 2026.06.15.

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책소개

이 책을 읽는 방법 이 책은 학사·석사·박사 과정의 학습자가 모두 활용할 수 있도록 구성하였다. 학사 과정 학습자는 회귀계수 B, Exp(B), p-value, -2LL, pseudo R² 등 기본 개념을 먼저 이해하는 데 집중하면 된다. 석사 과정 학습자는 Wald 검정, 우도비 검정, Hosmer-Lemeshow 검정, VIF, 계수 안정성 점검을 논문 분석 절차와 연결해서 이해할 필요가 있다. 박사 과정 연구자는 모형 설정의 타당성, 척도 구성, 통제변수 선택, 모형 간 비교, 진단 결과의 해석, 후속 연구 설계까지 확장하여 읽어야 한다. 이 책은 수식을 피하지 않지만, 수식만을 강조하지 않는다. 이항로짓 분석은 수학적 원리를 이해해야 하지만, 실제 연구에서는 그 결과를 어떻게 해석하고 논문 문장으로 어떻게 옮기는지가 더 중요하다. 따라서 각 절에는 학습용 요약, 참고문헌, 용어정리를 포함하였다. 학습자는 먼저 본문을 읽고, 학습용 요약으로 핵심을 정리한 뒤, 용어정리를 통해 개념을 확인할 수 있다. 또한 이 책은 실무적 연구자를 염두에 두고 작성되었다. 학위논문, 학술논문, 정책보고서, 공공기관 연구용역, 기업 데이터 분석에서 이항로짓모형은 매우 자주 사용된다. 그러나 실제 보고서에서는 모형을 실행한 결과만 제시하고, 추정 원리와 진단 절차를 충분히 설명하지 않는 경우가 많다. 이 책은 그러한 한계를 보완하고자 한다. 이 책의 핵심 메시지 이항로짓 분석은 단순히 0과 1을 예측하는 기법이 아니다. 그것은 선택과 비선택, 참여와 비참여, 수용과 비수용, 발생과 미발생 사이의 구조를 설명하는 분석방법이다. 따라서 이항로짓 분석을 제대로 수행하기 위해서는 변수의 코딩, 추정 원리, 검정 절차, 적합도 진단, 모형 안정성, 해석 문장 작성이 모두 연결되어야 한다. 제3권은 그 연결의 중심에 있다. 제2권에서 자료를 설계하고 변수를 처리했다면, 제3권에서는 그 자료를 모형으로 추정하고 진단한다. 그리고 제4권에서는 이 결과를 예측성능, 예측확률, 한계효과, ROC-AUC, PR-AUC로 확장하게 된다. 그러므로 제3권은 이항로짓 분석 시리즈에서 매우 중요한 중간축이다. 이 책의 최종 목표는 독자가 다음 문장을 스스로 설명할 수 있도록 돕는 것이다. 이항로짓 분석에서 좋은 결과란 p-value가 유의한 결과가 아니라, 변수의 방향과 크기가 이론적으로 타당하고, 검정 결과가 안정적이며, 모형 적합도와 다중공선성 진단을 통과하고, 연구문제에 맞는 해석으로 연결될 수 있는 결과이다. 이 책이 이항로짓 분석을 처음 배우는 학습자에게는 탄탄한 기초가 되고, 학위논문과 학술논문을 준비하는 연구자에게는 신뢰할 수 있는 분석 절차의 기준이 되기를 기대한다.

책소개 더보기펼치기

I. 이항로짓 모형의 추정 원리 1
1. 최대우도추정의 이해 3
1) 최소제곱법과 최대우도추정의 차이 4
2) 우도 5
3) 로그우도 7
4) 최대우도추정의 직관 8
5) 로짓모형에서의 추정 절차 10
6) 이 절의 학습용 요약 12
7) 참고문헌 13
8) 용어정리 14
2. 기본 추정 결과와 검정 지표 해석 15
1) 회귀계수 B 16
2) 표준오차 18
3) Wald 통계량 19
4) 유의확률 21
5) Exp(B) 23
6) 신뢰구간 25
7) 이 절의 학습용 요약 27
8) 참고문헌 28
9) 용어정리 28
II. 통계적 검정과 모형비교 30
1. Wald 검정 32
1) Wald 검정의 개념 33
2) Wald 통계량 계산 원리 34
3) Wald 검정 해석 36
4) Wald 검정의 한계 38
5) 소표본에서의 주의점 40
6) 이 절의 학습용 요약 42
7) 참고문헌 43
8) 용어정리 43
2. 우도비 검정 45
1) 제한모형과 비제한모형 46
2) -2LL 차이 검정 48
3) 모형 전체 유의성 판단 50
4) 단계적 모형 비교 51
5) 논문 결과표 작성 53
6) 이 절의 학습용 요약 56
7) 참고문헌 56
8) 용어정리 57
3. Score 검정: 보조적 모형 비교 지표 59
1) Score 검정의 개념 60
2) Wald 검정과의 차이 61
3) 우도비 검정과의 차이 63
4) 보조 검정으로서의 활용 65
5) 이 절의 학습용 요약 67
6) 참고문헌 68
7) 용어정리 69
III. 모형 적합도 진단 71
1. -2 Log Likelihood 74
1) -2LL의 개념 75
2) 작은 값의 의미 76
3) 모형 간 비교 78
4) 단독 해석의 한계 80
5) 이 절의 학습용 요약 82
6) 참고문헌 83
7) 용어정리 84
2. pseudo R² 87
1) Cox & Snell R² 88
2) Nagelkerke R² 90
3) McFadden R² 92
4) OLS R²와의 차이 94
5) 논문에서의 주의 문장 95
6) 이 절의 학습용 요약 98
7) 참고문헌 99
8) 용어정리 100
3. Hosmer-Lemeshow 검정 102
1) 검정의 기본 개념 103
2) 관측확률과 예측확률 105
3) p-value 해석 106
4) 표본수 민감성 109
5) Calibration plot과의 연계 110
6) 이 절의 학습용 요약 113
7) 참고문헌 114
8) 용어정리 114
4. 링크함수 선택 116
1) 로짓 링크 117
2) 프로빗 링크 118
3) complementary log-log 링크 120
4) 비대칭 사건구조와 링크함수 122
5) 링크함수 비교 보고 124
6) 이 절의 학습용 요약 126
7) 참고문헌 127
8) 용어정리 128
IV. 다중공선성과 모형 안정성 129
1. 다중공선성 진단 133
1) 상관계수 134
2) VIF 136
3) tolerance 138
4) 조건지수 140
5) 다중공선성 처리 142
6) 이 절의 학습용 요약 144
7) 참고문헌 145
8) 용어정리 145
2. 계수 안정성 점검 147
1) 변수 단계적 투입 148
2) 통제변수 추가 150
3) 계수 부호 변화 152
4) 유의성 변화 154
5) 해석 안정성 판단 156
6) 이 절의 학습용 요약 158
7) 참고문헌 159
8) 용어정리 160
V. 실증분석 예시: 현금청산 선택요인 분석 162
1. 현금청산 선택요인 분석의 기본 설계 167
1) 연구문제 설정 168
2) 종속변수: 현금청산 선택 여부 170
3) 독립변수와 통제변수 구성 172
4) 기본모형 추정 174
5) 확장모형 추정 175
6) Wald 검정 해석 177
7) 우도비 검정 해석 179
8) pseudo R² 해석 180
9) 논문용 결과표 작성 182
10) 논문용 해석문 작성 184
11) 이 절의 학습용 요약 186
12) 참고문헌 187
13) 용어정리 188
2. 종합 실습: 현금청산 선택요인 분석 190
1) 연구문제 설정 190
2) 변수 구성 191
3) 종속변수 분포와 EPV 검토 192
4) 척도 구성과 신뢰도 점검 193
5) 모형 설정 194
6) 이항로짓 추정 결과: Wald 검정 중심 194
7) 우도비 검정과 모형 적합도 196
8) 분류성능 보조 진단 197
9) 다중공선성 및 모형 안정성 점검 198
10) 종합 해석 199
11) 논문 서술 예시 200
12) 종합 실습의 핵심 정리 201
13) 참고문헌 202
14) 용어정리 202
3. 결과 종합, 시사점 및 후속 연구과제 205
1) 통계적 분석 결과의 종합 205
2) 연구문제에 대한 해석적 의미 207
3) 학술적 시사점 208
4) 정책적 시사점 209
5) 실무적 시사점 211
6) 연구의 한계 212
7) 후속 연구과제 213
8) 종합 결론 214
9) 참고문헌 215
10) 용어정리 215

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저자 소개 1

저진하수

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디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다.

저자는 STATA, SPSS, Python, R을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리에 능숙하며, SCI·KCI 논문 분석, 학위논문 연구설계, 회귀분석, 이항로짓 분석, 다층모형, 구조방정식, 머신러닝·딥러닝 기반 예측모형 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행하고 있다. 특히 사회과학과 정책연구에서 자주 활용되는 선택행동 분석, 이용의향 분석, 참여 여부 분석, 정책 수혜 여부 분석, 사건 발생 여부 분석을 실제 연구문제와 연결하여 해석하는 데 깊은 관심을 가지고 있다.

STATA, SPSS, R, Python을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리, 머신러닝·딥러닝 기반 인공지능 분석, SCI·KCI 논문 연구, 블록체인과 가상자산, 기후변화와 ESG 평가 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행해 왔다. 그러나 저자가 가장 중요하게 여기는 것은 분석기법 자체가 아니다. 어떤 연구문제를 설정하고, 어떤 비교집단을 구성하며, 어떤 가정을 통해 인과효과를 식별하고, 그 결과의 불확실성과 한계를 얼마나 투명하게 보고하는지가 연구의 신뢰성을 결정한다고 본다. 『차이의 차이 분석 마스터하기』 전 7권은 이러한 문제의식에서 출발한다. 이 시리즈는 기초 2×2 DID에서 패널자료와 이원고정효과, 평행추세와 이벤트 스터디, 현대 DID 추정량, 확장 설계, 강건성 및 민감도 분석, 재현가능 연구와 국제학술지 투고까지 DID 연구의 전 과정을 하나의 체계로 연결한다.

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