닫기
과정 구분
과정 카테고리
태그
검색어
105차 실습세미나 - SPSS 대화상자로 쉽게 배우는 Propensity Score Matching (성향점수 짝짓기) 기법 과정이미지

105차 실습세미나 - SPSS 대화상자로 쉽게 배우는 Propensity Score Matching (성향점수 짝짓기) 기법

별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 0.0점

과정정보

교육기간
30일
강의구성
2차시

수강료

30,000

판매금액

배송금액

할인금액

총 결제금액

  20210609_교육신청주의사항.jpg  

 

105차 실습 세미나SPSS 대화상자로 쉽게 배우는 Propensity Score Matching (성향점수 짝짓기) 기법

 

 

의학, 보건학, 간호학, 약학 연구에서 실험군과 대조군 간의 편향을 조정하는 필수 기법으로

PSM의 활용도는 꾸준히 증가하고 있습니다. 기존에는 R의 MatchIt 패키지를 이용해야 했지만,

이제 SPSS 대화상자 기능을 활용하여 누구나 쉽게 PSM을 적용할 수 있습니다.

 

이번 제105차 실습 세미나는 SPSS 환경에서 직접 PSM을 수행하는 방법을 실습하며,

연구 신뢰도를 높이는 데이터 매칭 기법을 익히게 됩니다.

복잡한 코딩 없이 클릭만으로 매칭을 수행할 수 있어 분석 시간이 단축되며 기존 SPSS 사용자라면

친숙한 대화상자와 출력 기능을 그대로 활용할 수 있어 어려움 없이 수강하실 수 있습니다.

 

이론과 실습을 병행하는 이번 세미나를 통해 SPSS에서

PSM을 활용하는 실전 경험을 쌓고 연구 분석의 효율성을 높여보세요!

 


 

 

세미나 특징

img
icon
SPSS 환경에서 PSM 분석 가능
: SPSS의 사용자라면 별도의 프로그래밍 없이 친숙한 UI에서 PSM 적용 가능
icon
실험 연구에서 신뢰도 높은 데이터 전처리 기법 학습
: 연구 신뢰성을 높이는 필수적인 데이터 매칭 기법 체득
icon
분석 속도 향상 및 연구 효율 극대화
: 복잡한 PSM 분석 과정 없이 간편하고 직관적인 데이터 매칭 가능
* 실습 진행을 위해 KoreaPlus Statistics (Embedded on IBM SPSS Statistics)를 반드시 설치해야 합니다. (설치파일 및 라이센스 발급 관련 내용은 메일로 발송될 예정입니다.)

 

 

 

커리큘럼

AGENDA

Propensity Score Matching의 이해

- 실험군과 대조군 및 PSM의 기초 개념

- PSM의 일반적인 과정

- SPSS R-plug in을 이용한 PSM 모듈 소개

Propensity Score Matching 실습

- PSM 기초 기능 실습

- PSM 실제 사례 실습

 

 

 

수강 대상

  • 추천아이콘1 기존의 복잡한 PSM 분석 과정을 보다 간편하게 진행하고자 하는 연구자
  • 추천아이콘2 연구 결과의 신뢰성을 높이기 위해 PSM 기법을 활용하고 싶은 연구자
  • 추천아이콘1     실습을 통해 SPSS에서 PSM을 직접 적용하는 경험을 쌓고 싶은 분

 

 

 

 

강사 소개

정성원박사

정성원 박사

학력
숭실대 공학 박사(정보기술)
중앙대 수리통계학 석사
중앙대 응용통계학 학사
경력
現 ㈜데이타솔루션 빅데이터 러닝센터 총괄센터장, 교육강사
세종대학교 경영전문대학원 빅데이터MBA 겸임교수
한국빅데이터학회 산학이사
한국에너지공단 데이터분석 분과위원
前 ㈜데이타솔루션 마케팅 총괄상무
㈜데이타솔루션(舊 SPSS Korea) 통계모델링&데이터마이닝 컨설턴트
SPSS China 기술총괄 이사 (Pre-sales Support&Consulting)
숭실대학교 경영대학원 데이터전략경영학과 겸임교수
한국교통안전공단 빅데이터 자문위원
한국산업안전보건공단 빅데이터 자문위원
한국관광공사 빅데이터 자문위원
한국지능정보시스템학회 산학이사
한국 BI 데이터마이닝학회 이사
한국보건정보통계학회 대외협력이사
한국 CRM 협회 CRM/마케팅공학 분야 자격증 기술위원
과학기술정보통신부&한국정보화진흥원 빅데이터 시장현황조사 자문위원
산업통산자원부 스마트공장추진단 빅데이터 자문위원
한국건설기술연구원 건물 에너지 기술개발 기술기획위원회 빅데이터 자문위원

 

 

 

 

강의목차(총 2강)

1. Propensity Score Matching의 이해 46분

2. Propensity Score Matching 실습 73분