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DID 분석 완전정복

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책소개

목차

1. 인과추론과 차이의 차이 분석 1
1.1. 인과관계와 인과효과 10
1.2. 반사실적 사고와 비교의 논리 13
1.3. 관찰자료에서의 인과추론 16
1.4. 실험연구와 관찰연구 19
1.5. 준실험설계와 DID의 위치 22
1.6. DID 연구의 기본 절차 24
2. 잠재적 결과 프레임워크 31
2.1. 잠재적 결과와 관찰결과 39
2.2. 개별 처치효과와 평균처치효과 42
2.3. ATE, ATT 및 ATU의 구분 45
2.4. 인과추론의 근본적 문제와 인과식별 47
2.5. 처치의 정의와 잠재적 결과의 핵심 가정 50
2.6. 잠재적 결과와 DID의 연결 53
3. 실험설계와 준실험설계 63
3.1. 무작위배정 실험의 원리와 한계 71
3.2. 자연실험과 준실험설계 75
3.3. 비동등 통제집단 설계와 단절적 시계열설계 78
3.4. 회귀불연속설계와 도구변수설계 80
3.5. 합성통제설계와 DID 설계의 비교 83
3.6. DID 적용의 적합성과 한계 85
4. 2×2 DID의 기본 원리 94
4.1. 두 집단과 두 시점의 기본 구조 102
4.2. 집단별 전후 변화와 이중차분 105
4.3. DID가 제거하는 차이와 남는 효과 108
4.4. 잠재적 결과와 DID의 인과적 해석 110
4.5. 2×2 DID 결과의 제시와 해석 112
5. DID 회귀모형 121
5.1. DID 회귀모형의 구성 130
5.2. 회귀계수의 의미와 DID 효과 133
5.3. 공변량을 포함한 DID 모형 137
5.4. 결과변수의 유형과 함수형태 140
5.5. 수준모형·로그모형과 결과 해석 142
6. DID의 식별가정 151
6.1. 평행추세 가정의 의미와 형태 160
6.2. 처치의 명확성·일관성과 기대효과 164
6.3. 단위 간 간섭과 통제집단의 비오염 167
6.4. 표본구성과 비교 가능성의 안정성 169
6.5. 식별가정의 정당화와 연구설계 172
7. 처치·통제집단과 분석기간 설계 181
7.1. 처치단위와 분석단위의 정의 190
7.2. 처치 개시시점의 설정 193
7.3. 통제집단의 선정과 적격성 197
7.4. 처치 전후 분석기간의 설계 200
7.5. 정책 중복과 최종 연구설계 202
8. DID의 표준오차와 통계적 추론 212
8.1. DID 추정치의 불확실성과 표준오차 221
8.2. 군집상관과 군집표준오차 225
8.3. 군집 수와 추론의 신뢰성 229
8.4. 신뢰구간·유의확률과 인과적 해석 231
8.5. 효과크기와 실질적 중요성 235
9. DID의 식별 위협과 적용 한계 246
9.1. 사전추세와 처치 이전 행동의 위협 255
9.2. 처치·통제집단의 오염과 오분류 259
9.3. 시간가변 교란과 동시적 정책변화 263
9.4. 표본·측정·통계적 정보의 한계 267
9.5. 적용범위와 외적 타당도 270
10. 실증분석: : 뉴저지 최저임금 인상과 패스트푸드점 고용 282
10.1. 연구설계와 준실험적 비교구조 295
10.2. 자료구조와 변수설계 297
10.3. 기술통계와 산술적 DID 301
10.4. DID 회귀추정과 통계적 추론 306
10.5. 식별가정과 적용 한계 308
10.6. 결과 해석과 논문 작성 예시 312

저자 소개 1

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
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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품목정보

발행일
2026년 07월 23일
쪽수, 무게, 크기
342쪽 | 210*297*30mm
ISBN13
9791112245359

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