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DID 논문 작성과 재현가능 연구
POD도서
진하수 저
BOOKK(부크크) 2026.08.26.
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DID 분석 완전정복

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책소개

목차

1. DID 연구주제와 연구질문의 설계
1.1. 정책평가 연구주제의 발굴과 타당성 평가
1.2. 인과적 연구질문과 추정대상의 구체화
1.3. 연구범위와 분석대상의 설정
1.4. 선행연구의 평가와 연구기여의 도출
2. 제도적 배경, 이론 및 연구가설
2.1. 정책과 제도변화의 분석
2.2. 정책도입과 처치구조의 설계
2.3. 식별전략의 제도적 근거
2.4. 인과메커니즘과 연구가설
3. 자료, 표본 및 변수의 구성
3.1. 자료출처와 자료수집의 원칙
3.2. DID 분석자료의 구축
3.3. 표본선정과 분석표본의 형성
3.4. 변수의 정의와 측정
3.5. 변수처리와 재현가능한 데이터 문서화
4. DID 분석방법과 추정전략의 작성
4.1. 기본 DID의 인과적 분석구조
4.2. 이벤트 스터디와 동적 정책효과
4.3. 자료구조에 따른 추정량 선택
4.4. 추정대상·비교집단·집계방식의 정합성
4.5. 통계적 추론과 재현가능한 분석계획
5. 기술통계와 사전진단 결과의 작성
5.1. 분석표본과 변수분포의 기술
5.2. 처치 이전 비교가능성의 진단
5.3. 사전추세의 분석과 시각적 진단
5.4. 기술통계와 사전진단 결과의 작성
6. DID 주결과와 동적 효과의 작성
6.1. 기준모형과 주추정치의 제시
6.2. DID 효과크기의 실질적 해석
6.3. 이벤트 스터디와 동적 효과의 제시
6.4. 현대 DID 효과의 집계와 비교
6.5. 주결과표와 결과서술의 구성
7. 이질성·강건성·논의 및 결론의 작성
7.1. 이질적 처치효과의 분석과 작성
7.2. 강건성 분석결과의 작성
7.3. 평행추세 민감도 분석의 작성
7.4. 논의의 구성과 해석
7.5. 결론·연구한계·향후 과제
8. 재현가능 연구와 복제패키지
8.1. 재현가능 연구의 개념과 기본원칙
8.2. 복제패키지의 구조와 실행체계
8.3. 재현가능한 데이터 처리와 DID 변수생성
8.4. 재현가능한 코드와 자동출력
8.5. 동적 문서·분석환경·버전관리
8.6. 데이터 공유와 연구윤리
8.7. 사전분석계획과 공개과학
9. 국제학술지 투고와 심사자 대응
9.1. 목표 학술지의 선정과 투고전략
9.2. 투고원고와 보조자료의 구성
9.3. 연구윤리와 필수 보고정보
9.4. 커버레터와 초기투고
9.5. DID 논문에 대한 심사자 질의의 분석
9.6. 수정분석과 대응서 작성
9.7. DID 논문 품질평가 체크리스트
10. DID 논문의 통합 연구과정: 연구설계에서 국제학술지 투고까지
10.1. 연구주제와 정책배경의 확정
10.2. 이론·가설·식별전략의 연결
10.3. 자료·표본·변수의 구축
10.4. 분석방법과 추정전략
10.5. 기술통계와 사전진단
10.6. DID 주결과와 동적 효과
10.7. 이질성·강건성·민감도 분석
10.8. 표·그림과 결과본문의 작성
10.9. 논의·결론·연구한계
10.10. 복제패키지와 투고자료
10.11. 국제학술지 투고와 심사 대응

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 26일
쪽수, 무게, 크기
408쪽 | 210*297mm
ISBN13
9791112274984

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