> 70차 오픈하우스 모시는 글

빅데이터 러닝센터의 70차 오픈하우스는 "범주의 수량화(Quantification Methods for Categories)"를 주제로 합니다.

이번 세미나에서는 범주형 변수의 한계를 보완하고 이를 수량화하는 통계적 접근법을 소개합니다.

사회과학 분야에서는 설문조사나 조사자료와 같이 범주형 데이터를 다루는 경우가 많습니다. 그러나 범주형 데이터는 적용 가능한 통계 기법이 상대적으로 제한적이라는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 연구자들은 범주형 변수를 수치화하여 활용해 왔으며, 이러한 과정을 최적척도화(Optimal Scaling)라고 부릅니다.

이 방법을 체계적으로 연구하고 이론화한 학자가 바로 하야시(Hayashi)이며, 그 결과물이 수량화 방법(Quantification Methods)입니다. 이 방법은 범주형 데이터를 보다 정교하게 분석할 수 있도록 고안된 것으로, 특히 사회과학 분야 연구자들에게 유용하게 활용될 수 있습니다. 다만, 이는 사회과학 분야에만 국한된 것은 아닙니다. 자연과학과 공학에서도 실험 결과나 분류형 데이터 등 범주형 변수가 등장하기 때문에 해당 분야 연구자들에게도 의미 있는 분석 도구가 될 수 있습니다.

70차 오픈하우스에서는 하야시의 수량화 방법Ⅰ~Ⅳ를 살펴보고, 범주형 데이터 분석의 가능성을 넓히는 방법을 함께 고민해보고자 합니다. 통계분석과 연구역량을 향상시키고자 하는 분들의 참여를 기다립니다.

> 이런 내용을 배우게 됩니다

• 범주형 변수를 수량화하는 과정과 의미
• 하야시 수량화 방법Ⅰ~Ⅳ의 개념과 활용
• R 및 SPSS를 활용한 실습 예시