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DID의 강건성 평가와 민감도 분석
POD도서
진하수 저
BOOKK(부크크) 2026.08.24.
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DID 분석 완전정복

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책소개

목차

1. 강건성 평가와 민감도 분석의 논리
1.1. 강건성 평가와 민감도 분석의 기본 개념
1.2. 식별가정, 모형사양 및 오차의 구분
1.3. 추정결과의 다차원적 안정성
1.4. 표본·대조군·기간 변화와 결과해석
1.5. 강건성 분석의 설계와 연구진실성
2. 강건성 비교의 설계 원칙
2.1. 기준모형과 목표 추정대상의 설정
2.2. 단계적 강건성 비교와 원인 분해
2.3. 표본·대조군·가중치 변경의 설계
2.4. 모형사양과 추론방법 변경의 설계
2.5. 결과변수·분석기간·사전지정의 원칙
3. 플라시보와 위조검정
3.1. 플라시보와 위조검정의 기본 논리
3.2. 시간과 처치배정을 이용한 플라시보
3.3. 결과와 연구대상을 이용한 위조검정
3.4. 플라시보 설계와 추론의 원칙
3.5. 플라시보 결과의 해석과 한계
4. 대조군과 표본구성의 민감도
4.1. 대조군 선택과 반사실적 비교구조
4.2. 처치 코호트와 지역·산업 범위의 조정
4.3. 관측기간과 패널구조의 민감도
4.4. 비교가능성에 따른 표본제한
4.5. 결과 안정성의 평가와 보고
5. 처치 정의와 처치시점의 민감도
5.1. 처치 정의와 정책노출의 기본 구조
5.2. 정책도입 시점의 대안적 정의
5.3. 단계적 처치와 노출강도의 처리
5.4. 기대기간·전환기간과 측정오류
5.5. 대안적 처치 정의의 비교와 해석
6. 분석기간과 이벤트 윈도의 민감도
6.1. 분석기간과 시간적 추정대상의 기본 구조
6.2. 사전기간과 사후기간 길이의 민감도
6.3. 이벤트 윈도의 구성과 경계처리
6.4. 정책 전환기와 외부충격 기간의 처리
6.5. 기간별 결과의 비교와 시각화
7. 군집표준오차와 종속적 오차구조
7.1. 군집화와 DID 추론의 기본 구조
7.2. 단일 수준 군집화의 선택
7.3. 시간의존성과 다차원 군집화
7.4. 공간적 상관과 경계 밖 의존성
7.5. 군집수준별 결과 비교와 보고
8. 소수 군집과 wild cluster bootstrap
8.1. 소수 군집과 DID 추론의 기본 문제
8.2. Wild Cluster Bootstrap의 기본 원리
8.3. 제한·비제한 부트스트랩과 검정
8.4. 신뢰구간과 적용조건
8.5. 결과의 비교·해석과 보고
9. 무작위화 추론과 순열검정
9.1. 무작위화 추론과 배정기반 추론의 기본 구조
9.2. 귀무가설과 반사실적 결과의 구성
9.3. 가능한 재배정 집합의 구성
9.4. 검정통계량과 순열분포
9.5. 적용조건과 결과해석
10. 사전추세 검정의 검정력과 사전검정 편향
10.1. 사전추세 검정과 정보량의 기본 구조
10.2. 검정력을 결정하는 자료조건
10.3. 사전검정에 따른 선택과 추정편향
10.4. 조건부 추론과 강건성 평가
10.5. 기준분석과 결과보고
11. Rambachan–Roth의 HonestDiD
11.1. 정확한 평행추세의 완화와 부분식별
11.2. 사후 평행추세 위반의 제한
11.3. 강건 신뢰구간의 구성
11.4. 붕괴값과 강건성의 평가
11.5. 결과의 시각화·해석과 보고
12. 기대효과와 파급효과 민감도
12.1. 기대효과와 실질적 처치시점
12.2. 처치 이전 효과와 시간적 민감도
12.3. 파급효과와 통제집단 오염
12.4. 노출구조와 정책효과의 재정의
12.5. 민감도 설계와 결과보고
13. 공변량과 고정효과 사양의 민감도
13.1. 공변량 조정의 목적과 단계적 사양
13.2. 공변량의 시간적 지위와 인과적 역할
13.3. 고정효과의 비교구조와 민감도
13.4. 집단별 시간추세와 반사실적 경로
13.5. 사양 안정성과 결과보고
14. 결과변수와 함수형태의 민감도
14.1. 결과변수의 정의와 정책적 추정대상
14.2. 연속형 결과의 척도와 함수형태
14.3. 분포와 극단값에 대한 민감도
14.4. 비연속 결과변수의 함수형태
14.5. 결과변수 민감도와 보고원칙
15. 결측치·표본이탈·측정오차 민감도
15.1. 결측치 발생구조와 완전사례 분석
15.2. 결측치 대체와 관측확률 조정
15.3. 패널 표본이탈과 선택편향
15.4. 측정오차와 처치 오분류
15.5. 결측·이탈·오분류 결과의 통합평가
16. 다중 결과와 다중검정
16.1. 다중검정 문제와 검정가족의 정의
16.2. 오류율 통제와 보정방법
16.3. 동시추론과 결과정보의 요약
16.4. 사전지정과 확인적·탐색적 분석
16.5. 다중검정 민감도와 결과보고
17. 강건성 결과의 종합적 해석
17.1. 기준모형과 강건성 분석의 비교구조
17.2. 추정결과의 통계적·실질적 안정성
17.3. 추정대상 변화와 결과불일치의 원인
17.4. 강건성 매트릭스와 누적적 증거평가
17.5. 선택적 보고 방지와 최종 결론
18. 강건성 섹션 작성법
18.1. 강건성 섹션의 논리와 배치구조
18.2. 본문·부록·복제자료의 결과선정
18.3. 강건성 표의 구성과 표시원칙
18.4. 강건성 그림의 구성과 해석
18.5. 강건성 결과의 논문서술과 최종 연결
19. 실증분석: 강건성·민감도 종합 사례
19.1. 연구설계와 기준모형의 확정
19.2. 식별구조와 모형사양의 민감도
19.3. 플라시보와 강건한 통계적 추론
19.4. 평행추세 위반과 정책노출 민감도
19.5. 결측·표본이탈과 종합적 강건성 평가
19.6. 결과보고와 강건성 섹션 완성

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 08월 24일
쪽수, 무게, 크기
591쪽 | 210*297mm
ISBN13
9791112270917

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