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(Live/20%할인)SPSS-R 연동기능을 이용한 성향점수 분석방법

₩211,200 교육신청
  • #의학보건학 중·고급

SPSS-R 연동기능을 이용한 성향점수(Propensity Score)
분석방법

과목 기간 일정
기간 일정 장소 문의
2020년 12월 29일 (화)~
2020년 12월 29일 (화)
총 1일 / 6 시간
10:00 ~ 17:00
(주)데이타솔루션 10층 빅데이터러닝센터 Training Room TEL : 02-3467-7221
training@datasolution.kr

온라인 비대면 LIVE 교육 안내

본 교육 과정은 오프라인(현장)/온라인(Zoom) 동시에 진행되는 과정입니다.
온라인(Zoom)을 통해 교육 수강을 희망하시는 분들께서 신청 하시기 바라며, 오프라인 교육을 희망하시는 분들께서는 별도의 오프라인 교육 신청 페이지에서 신청하시기 바랍니다.

  • 해당 온라인 Live 교육 과정은 정가대비 20% 할인 적용 됩니다. (과정 별 상이)
  • 해당 비대면 Live 교육은 교육 전날 PDF본을 지급하고 있습니다.

    (교재 수령 후 교육 취소 시 수강료에서 50%를 차감하여 환불해 드립니다.)
  • ③ 강의는 Zoom을 이용하여 Live로 진행 됩니다. (교육 종료 후 별도의 VOD는 제공되지 않습니다.)

    ※ 웨버나 솔루션 Zoom은 인터넷에 연결 된 PC라면 어디서든 접속하여 수강할 수있는 솔루션 입니다.

  • ④ 온라인 비대면 교육을 신청하신 분들에 한에 교육 2일 전 메일/문자를 통해 접속 링크 및 학습 방법을 안내 할 예정입니다.
  • ⑤ 스마트폰을 통해서는 접속이 불가합니다.
  • 비대면 라이브 교육은 쿠폰을 이용한 수강이 불가합니다.

성향점수 분석방법의 필요성

성향점수 분석방법은 관찰연구(observational studies)에서와 같이 선택편향이 발생할 수 있는 경우
선택편향으로 인한 혼란변수(confounders)를 보정하고 처치의 효과를 평가하는데 유용한 방법!

일반적으로 혼란변수를 보정하기 위하여 주로 매칭(matching) 방법이나 회귀분석(regression) 방법을
사용합니다.
그러나 보정해야 할 혼란변수의 수가 많아질수록 이런 방법들은 제약이 많아지게 됩니다.
이러한 경우 높은 차원의 혼란변수를 일차원 함수의 형태로 축소한 성향점수를 사용하게 되면
관찰연구 자료를 이용한 통계적 인과성 추론에 다양한 이점이 있습니다.

강의목적

  • 01

    통계적 인과성에 관하여
    소개하고 성향 점수 이론 및
    모형 적합에 관하여 강의합니다.

  • 02

    성향점수의 활용 방법에는
    매칭, 층화, 가중, 회귀보정 등이
    있는데 이러한 방법들을
    차례대로 살펴보고 각각의
    장단점에 관하여 알아봅니다.

  • 03

    R의 알고리즘을 SPSS 대화상자로
    구현하는 SPSS-R 연동기능
    이용하여 실제 자료를 분석하는
    방법에 대한 실습을 병행합니다.

수강대상

  • 성향점수 분석방법론에
    관심이 있으신 분
  • 관찰연구에서 혼란변수를 통제하는
    방법을 배오고자 하시는 분

강사소개

안형진 교수

소속
  • 고려대학교 의과대학 의학통계학교실 교수
경력
  • 現 University of Iowa Department of Biostatistics 객원 조교수
  • 現 고려대학교 의과대학 의학통계실 조교수 (2007.03~2009.02)
※ 교육 신청 전 주의사항
  • 01 오프라인(현장) 수강생 우선 교육 진행
    • 본 교육 과정은 오프라인/온라인 동시에 진행 되는 과정으로 교육 특성 상 오프라인(현장) 수강생을 우선으로 교육이 진행 됩니다. 온라인 수강생들의 교육에 대한 질문 사항은 채팅을 통해 강사님과 소통할 예정입니다. 다만, 모든 질문에 대하여 답변을 드릴 수 없는 점을 미리 숙지하시고 교육 신청 부탁 드립니다.
  • 02 온라인 비대면 교육 환불 규정
    • 온라인 비대면 교육의 환불 규정은 오프라인 환불 규정을 따릅니다. 자세한 환불 규정은 FAQ-환불규정을 참고 바랍니다.

1. 통계적 인과성 소개

2. 성향점수 이론 소개

3. 성향점수 모형 및 적합

4. 성향점수 매칭 방법

5. 성향점수 층화 방법

6. 성향점수 가중 방법

7. 성향점수 회귀 보정 방법

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