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이항로짓 분석과 인과추론

제6권 POD도서

진하수 저

BOOKK(부크크) 2026.06.16.

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책소개

『이항로짓 분석과 인과추론』은 이항로짓 분석 시리즈의 제6권이다. 이 책의 부제는 DAG, PSM, IPW, 패널·다층·선택로짓이다. 앞선 권들에서 이항로짓모형의 기초, 자료 설계, 변수 처리, 기본 추정, 모형 진단, 예측성능, 확률 해석, 상호작용, 비선형 효과, 희소사건, Firth 로짓 등을 다루었다면, 제6권에서는 이항로짓모형을 인과추론의 관점에서 확장한다. 이항로짓모형은 사건 발생 여부를 분석하는 대표적인 통계모형이다. 어떤 사람이 특정 행동을 했는가, 기업이 정부지원사업을 받았는가, 환자가 치료에 성공했는가, 학생이 진학했는가, 기업성과가 개선되었는가와 같이 결과가 0과 1로 나타나는 연구에서 널리 사용된다. 그러나 로짓모형을 실행한다고 해서 곧바로 인과효과가 추정되는 것은 아니다. 어떤 변수를 통제했는지, 어떤 변수를 통제하지 않았는지, 처치집단과 통제집단이 비교 가능한지, 시간순서가 맞는지, 같은 개인이나 기업이 반복 관측되었는지, 관측치가 지역·학교·산업과 같은 집단에 속해 있는지를 함께 검토해야 한다. 이 책의 독자는 학사 과정 학습자, 석사 과정 연구자, 박사 과정 연구자이다. 학사 과정 학습자는 이 책을 통해 이항로짓이 단순히 사건 발생 여부를 예측하는 모형이 아니라, 연구설계와 변수 선택에 따라 해석이 달라지는 분석도구라는 점을 이해할 수 있다. 석사 과정 연구자는 DAG, PSM, IPW, 패널로짓, 다층로짓을 실제 논문 분석에 적용하는 절차를 익힐 수 있다. 박사 과정 연구자는 인과구조, 선택편의, 미관측 혼란, 시간구조, 집단구조를 종합적으로 고려하여 더 엄밀한 연구설계를 구성할 수 있다. 제6권에서 반복해서 강조하는 원칙은 세 가지이다. 첫째, 로짓분석은 변수 투입의 문제가 아니라 인과구조 설계의 문제이다. 둘째, 관찰자료에서 처치효과를 해석하려면 선택편의와 미관측 혼란의 가능성을 항상 점검해야 한다. 셋째, 자료의 구조가 횡단면인지, 패널인지, 다층자료인지에 따라 모형과 해석이 달라져야 한다. 이항로짓모형은 단순하면서도 강력한 도구이다. 그러나 그 단순함 때문에 오히려 쉽게 오용될 수 있다. 결과가 0과 1이면 로짓모형을 적용할 수 있지만, 로짓모형을 적용했다고 해서 인과효과가 자동으로 밝혀지는 것은 아니다. 진정한 분석은 그 이후에 시작된다. 왜 이 변수를 통제했는가, 왜 이 변수를 제외했는가, 처치집단과 통제집단은 비교 가능한가, 시간순서는 타당한가, 같은 개체의 반복 관측을 고려했는가, 집단수준 환경을 무시하지 않았는가를 질문해야 한다. 『이항로짓 분석과 인과추론』은 바로 그 질문들에 답하기 위한 책이다. DAG는 변수 선택의 논리를 제공하고, PSM과 IPW는 비교가능성을 높이며, 패널로짓은 시간적 변화를 반영하고, 다층로짓은 개인·기업·지역·산업의 중첩 구조를 분석한다. 이 책은 이항로짓모형을 예측의 도구에서 인과추론을 위한 연구설계와 분석 도구로 확장하려는 연구자를 위한 실증분석 안내서이다.

책소개 더보기펼치기

I. DAG와 변수 선택 1
1. 인과추론과 변수 선택 4
1) 예측모형과 인과모형의 차이 6
2) 통제변수의 의미 8
3) 혼란변수 10
4) 매개변수 12
5) 충돌변수 14
6) 학습용 요약 15
7) 참고문헌 16
8) 용어정리 17
2. DAG의 이해 19
1) 방향성 비순환 그래프 20
2) 노드와 화살표 22
3) Backdoor path 24
4) Collider bias 26
5) Over-adjustment bias 28
6) 학습용 요약 30
7) 참고문헌 31
8) 용어정리 31
3. DAG 기반 로짓모형 설계 33
1) 연구가설 도식화 34
2) 최소조정집합 36
3) 통제변수 선정 38
4) 변수 제외의 정당화 40
5) 논문 방법론 서술 42
6) 학습용 요약 44
7) 참고문헌 45
8) 용어정리 45
II. 선택편의와 내생성 보정 로짓 47
1. 성향점수 로짓 51
1) 처치확률 추정 53
2) 성향점수의 의미 55
3) 공변량 균형 56
4) Overlap 조건 58
5) 성향점수 진단 60
6) 학습용 요약 62
7) 참고문헌 63
8) 용어정리 63
2. PSM 후 로짓 66
1) 최근접 매칭 67
2) Caliper 매칭 69
3) 매칭 후 균형성 검토 71
4) 매칭 표본에서 로짓 분석 73
5) ATT 해석 75
6) 학습용 요약 77
7) 참고문헌 77
8) 용어정리 78
3. IPW 로짓 80
1) 역확률가중치 81
2) 안정화 가중치 83
3) 극단가중치 문제 85
4) Trimming 87
5) IPW 로짓 결과 해석 89
6) 학습용 요약 90
7) 참고문헌 91
8) 용어정리 92
4. 도구변수 로짓과 내생성 보정 94
1) 내생성 문제 95
2) 도구변수 조건 97
3) 관련성 99
4) 외생성 101
5) 2SRI 접근 103
6) 해석상 주의점 105
7) 학습용 요약 107
8) 참고문헌 108
9) 용어정리 108
III. 패널로짓 110
1. 패널자료 구조 114
1) 개인-연도 자료 116
2) 기업-연도 자료 118
3) 지역-연도 자료 120
4) Balanced panel 122
5) Unbalanced panel 123
6) 학습용 요약 125
7) 참고문헌 126
8) 용어정리 127
2. 패널로짓 기본모형 128
1) Pooled logit: 패널 구조를 무시한 기준모형 129
2) 패널 구조의 문제 131
3) 개체 내 상관 133
4) 시간 효과 135
5) 패널로짓 결과표 137
6) 학습용 요약 139
7) 참고문헌 139
8) 용어정리 140
3. 고정효과 로짓 142
1) 시간불변 미관측 특성 143
2) 조건부 고정효과 로짓 145
3) Within variation 147
4) 변화가 없는 개체의 탈락 149
5) 해석상 한계 151
6) 학습용 요약 153
7) 참고문헌 154
8) 용어정리 154
4. 확률효과 로짓 156
1) 랜덤 인터셉트 158
2) 개체 간 이질성 160
3) 고정효과와 확률효과 비교 161
4) Hausman 검정의 활용 163
5) 예측과 일반화 165
6) 학습용 요약 167
7) 참고문헌 168
8) 용어정리 168
IV. 다층·혼합효과 로짓과 선택모형 170
1. 다층자료의 이해 174
1) 개인-지역 구조 175
2) 학생-학교 구조 177
3) 근로자-기업 구조 179
4) 다층자료에서 독립성 위반 181
5) ICC 개념 182
6) 학습용 요약 184
7) 참고문헌 185
8) 용어정리 185
2. 다층로짓 187
1) 랜덤 인터셉트 로짓 188
2) 랜덤 슬로프 로짓 190
3) 집단수준 변수 192
4) 개인수준 변수 194
5) 교차수준 상호작용 196
6) 학습용 요약 198
7) 참고문헌 199
8) 용어정리 200
3. 혼합효과 로짓 201
1) 고정효과와 랜덤효과 202
2) GLMM의 기본 구조 204
3) 추정방법 206
4) 결과표 해석 208
5) 예측확률 해석 210
6) 학습용 요약 211
7) 참고문헌 212
8) 용어정리 213
4. 조건부 로짓 215
1) 선택대안 구조 217
2) 대안특성 변수 219
3) 개인특성 변수 221
4) 다항선택모형과의 차이 222
5) 선택실험 자료 적용 224
6) 학습용 요약 226
7) 참고문헌 227
8) 용어정리 227
V. 실증분석: 정부지원사업 효과와 기업성과 분석 229
1. 실증분석: 정부지원사업 효과와 기업성과 분석의 개요 233
1) 연구문제 설정 234
2) 처치집단과 통제집단 정의 236
3) 성향점수 추정 237
4) PSM 후 로짓 분석 239
5) IPW 로짓 분석 240
6) 패널로짓 분석 242
7) 고정효과 로짓 분석 243
8) 다층로짓 분석 244
9) 결과 비교 246
10) 인과추론 한계와 논문 서술 247
11) 학습용 요약 249
12) 참고문헌 250
13) 용어정리 251
2. 종합 실증: 정부지원사업 효과와 기업성과 분석 252
1) 연구문제 및 자료구성 252
2) 처치집단과 통제집단 정의 254
3) 성향점수 추정 255
4) 로짓 분석 256
5) IPW 로짓 분석 258
6) 패널로짓 분석 259
7) 고정효과 로짓 분석 261
8) 다층로짓 분석 262
9) 분석결과 263
10) 인과추론 한계와 논문 서술 264
3. 결과 종합, 시사점 및 후속 연구과제 267
1) 방법론적 시사점 268
2) 정책적 시사점 269
3) 실무적 시사점 270
4) 연구의 한계 271
5) 후속 연구과제 272
6) 종합 결론 273

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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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