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R을 이용한 결측데이터 분석
- 글쓴이
- 백영민 외 1명
- 출판사
- 한나래아카데미
- 출판일
- 2021년 8월 23일
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저자
백영민
연세대학교 신문방송학과(현 언론홍보영상학부)에서 학사학위를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았으며, 2011년 미국 펜실베니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다.
한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다.
Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leader sh ip, Jour n al of Social and Per son al Relationships, Jour nal of Lang uage and Social Psychology 등 언론학을 포함 국 내외 다양한 학 문분과 학술지에 현재까지 100편 이상의 학술논문을 출간하
였다.
저술한 책으로는 『R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근』, 『R기반 성향점수분석: 루빈 인과모형기반 인과 추론』, 『R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로』, 『R기반 복합설문 데이터 분석』, 『R를 이용한 텍스트마이닝』, 『R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형』, 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석』, 『방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론』 등이 있으며, 번역한 책으로는 『국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?』, 『포퓰리즘』, 『소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대 미디어정책』 등이 있다.
한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다.
Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leader sh ip, Jour n al of Social and Per son al Relationships, Jour nal of Lang uage and Social Psychology 등 언론학을 포함 국 내외 다양한 학 문분과 학술지에 현재까지 100편 이상의 학술논문을 출간하
였다.
저술한 책으로는 『R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근』, 『R기반 성향점수분석: 루빈 인과모형기반 인과 추론』, 『R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로』, 『R기반 복합설문 데이터 분석』, 『R를 이용한 텍스트마이닝』, 『R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형』, 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석』, 『방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론』 등이 있으며, 번역한 책으로는 『국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?』, 『포퓰리즘』, 『소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대 미디어정책』 등이 있다.
책 소개
분야대학교재
분석결과의 대표성과 타당성 확보를 위한 필수과정, 결측데이터 분석
『R을 이용한 결측제이터 분석』에서는 결측데이터에 대처하는 데이터 분석기법으로 학계에서 가장 널리 사용되는 ‘최대우도(ML, maximum likelihood)’ 결측데이터 분석기법과 ‘다중투입(MI, multiple imputation)’ 기법을 소개하고, R을 통해 두 기법을 실습하는 과정을 제시한다. 결측데이터와 관련된 기본적 개념(이를테면 MCAR, MAR, MNAR 등)을 가급적 쉬운 말로 소개하고, ML 기법과 MI 기법이 어떤 논리로 결측데이터 현상에 대처하는지 설명한 후 R을 통해 각 기법을 실습하였다. 실습과정은 시뮬레이션 데이터와 현실데이터를 사례로 단계별로 제시하였고, ML 기법과 MI 기법이 왜 통상적인 결측데이터 대처방법들에 비해 우수하며 두 기법의 장단점은 무엇인지 쉽게 설명하는 데 집중하였다.
『R을 이용한 결측제이터 분석』에서는 결측데이터에 대처하는 데이터 분석기법으로 학계에서 가장 널리 사용되는 ‘최대우도(ML, maximum likelihood)’ 결측데이터 분석기법과 ‘다중투입(MI, multiple imputation)’ 기법을 소개하고, R을 통해 두 기법을 실습하는 과정을 제시한다. 결측데이터와 관련된 기본적 개념(이를테면 MCAR, MAR, MNAR 등)을 가급적 쉬운 말로 소개하고, ML 기법과 MI 기법이 어떤 논리로 결측데이터 현상에 대처하는지 설명한 후 R을 통해 각 기법을 실습하였다. 실습과정은 시뮬레이션 데이터와 현실데이터를 사례로 단계별로 제시하였고, ML 기법과 MI 기법이 왜 통상적인 결측데이터 대처방법들에 비해 우수하며 두 기법의 장단점은 무엇인지 쉽게 설명하는 데 집중하였다.
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