전체 수강후기

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  이*영 2024.03.30

  학문적 궁금증을 해결하는 통계 활용의 측면에서의 현실적인 강의

  [24.03.29] 67차 오픈하우스 - (Live)부트스트래핑과 구조방정식모델

  오늘 김계수 교수님의 강의는 논문을 쓰고 늘 왜 일까를 고민하는 사람의 입장에서 매우 훌률한 강의였습니다.
  통계 분석에만 집중하지 않고, 좀 더 시야를 넓혀 왜 이걸 사용하게 되는지, 그리고 다른 통계 방법과의 차이는 무엇인지를 잘 알려주시는 강의였습니다.
  더군다나 많은 사람들이 볼 수 있게 오픈하우스로 운영해 주셔서 너무 감사했습니다.
  강의록도 나눠주시고, 강의록도 너무 복잡하지 않게 간결하게 핵심을 포함하고, 또 유명한 학자의 명언(?)를 포함하여 사이사이 리프레쉬가 되는 강의였습니다.
  많은 도움 주셔서 감사합니다.
  앞으로도 좋은 강의들 많이 소개 부탁드립니다.

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  박*경 2024.03.29

  역쉬~ 김계수교수님의 강의는 👍

  [24.03.29] 67차 오픈하우스 - (Live)부트스트래핑과 구조방정식모델

  강의 너무 좋았습니다.
  교수님의 핵심적 설명과 최신 레퍼런스도 챙겨주셔서 너무 감동이었습니다.
  교수님 설명해주신 내용 꼭 복습하겠습니다.
  좋은 강의 열어주셔서 또 다시 감사드립니다.

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  손*진 2024.03.29

  구조방정식에서 붓스트랩을 이용한 추정

  [24.03.29] 67차 오픈하우스 - (Live)부트스트래핑과 구조방정식모델

  최근 통계학에서 재표집(resampling)방법으로 붓스트랩 방법의 중요성이 더욱 더 높아지고 있는 참에 본 워크샵을 수강하게 되어 새롭게 많이 배우게 되었습니다. AMOS는 diagram 잘 그려주면 결과를 쉽게 보여주는 걸로 알고 있지만, 오늘 강좌에서 estimation function을 활용하면 syntax-base으로 접근 가능하다는 좋은 강의였습니다. 헤이즈의 조건부프로세스 모델 또한 code를 작성하여 추정할 수 있으며, 매개변수효과를 붓스트랩 방법으로 추정치, 신뢰구간, p-값을 구할 수 있는 절차를 자세히 설명해 주셨습니다.
  오늘 스탭분들 수고 많으셨습니다!

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  정*나 2024.03.29

  잘들었습니다.

  [24.03.29] 67차 오픈하우스 - (Live)부트스트래핑과 구조방정식모델

  부트스트래핑과 구조방정식모델에 대해 이해하는데 도움을 주셔서 감사합니다. 매번 친절한 강의에 감사드릴따름입니다.

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  양*진 2024.03.29

  부트스트래핑과 구조방정식모델 강의

  [24.03.29] 67차 오픈하우스 - (Live)부트스트래핑과 구조방정식모델

  빅데이터 러닝센터 오픈하우스 세미나로 모두에게 무료로 열려 있는 강의라는 점과, 온라인 zoom으로 진행되어서 장소에 구애받지 않고 참석할 수 있다는 점이 특히 좋았습니다.
  오픈 세미나라서 기본적인 내용만 다루는 게 아니라 고급통계에 속하는 구조방정식모델에 대해 배울 수 있어 유익했습니다.
  간단하지만 강의자료가 제공된다는 점과 강의 후의 질의응답 및 퀴즈 시간도 강의내용을 전반적으로 이해하는 데 도움이 되었습니다.
  다음에도 오픈하우스 세미나가 열린다면 참석하고 싶네요^^

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  이*빈 2024.03.29

  이론과 활용이 조화된 교육

  [24.03.29] 67차 오픈하우스 - 부트스트래핑과 구조방정식모델

  처음 빅데이터 러닝센터에서 진행하는 오픈하우스 교육을 참석하였습니다. 무료교육이라 큰 기대는 하지 않았지만 교육기관의 안내와 담당자분의 연락으로 참석을 꼭 해야겠다는 마음을 갖게 되었습니다.
  오프라인 교육장에는 많은 인원이 참석하지 않아 무슨 일인가 잠깐 생각하다가 온라인이 동시에 진행한다는 걸 알았고 마음 편하게 교육을 들었습니다.
  
  지난학기 구조방정식을 배우면서 이번 오픈하우스에서 더 심화된 부트스트랩 방식을 익히고자 참석했는데 담당해주신 강사 교수님께서 정말 쉽고 자세하게 설명을 해주셨습니다.
  초반엔 구조방정식 모형에 대해서 대학에서 강의하듯이 처음부터 자세하게 설명해주셨습니다. 기존에 알고 있던 내용이 다시한번 정리되었습니다. 그리고 부트스트랩 방법을 소개했고 구조방정식과 접목하는 것까지 정리하셨습니다.
  가장 좋았던 점은 세 가지 입니다. 먼저 구조방정식 모델을 캐나다 소재 대학의 교수가 운영하는 연구소에서 제공하는 븐석틀을 소개해준 점입니다. 통계분석시 모델을 무엇을 사용해야할지 어려운 상황에서 기존 연구 모델을 제시한 자료를 통해 연구 진행하는데 쉽게 도움을 받을 수 있습니다.
  다음으로 인상깊었던 부분은 강사 교수님께서 현재 연구하고 있는 주제를 구조방정식을 이용하여 분석하는 내용을 보여주시고 실제 학계에서 사용하는 것을 알려주신 점입니다. 논문을 준비하고 있는 상황에서 오픈하우스 교육 내용을 활용 기능하다는 확신을 얻었다는 것입니다.
  마지막으로 논문자료, 참고문헌 등을 통해 더 알고 싶은 부분을 직접 찾아볼 수 있게 설명해 주신 점입니다.
  
  이 시간을 통해 빅데이터러닝센터에서 개설된 교육들에 대해 관심을 갖게 되었고 나에게 필요한 부분이 무엇인지 고민하게되는 계기가 되었습니다.
  시간이 된다면 오프라인 참석을 추천합니다. 직접 강사님과 교류하며 궁금한 것을 해결할 수 있고, 빅데이터러닝센터에 비치된 교육 책자들을 확인할 수 있습니다.

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  김*정 2024.03.29

  잘들었습니다.

  [24.03.29] 67차 오픈하우스 - (Live)부트스트래핑과 구조방정식모델

  2월에 듣고 다시 들으니 개념이해에 도움이되었습니다.
  온라인으로 이동중에 들으니 실습은못했지만 같이 해보면서들음좋을것같아요.
  
  다음에도 좋은기회 또마련해주세요

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  박*희 2024.03.29

  부트스트래핑과 구조방정식모델 강의 잘 들었습니다.

  [24.03.29] 67차 오픈하우스 - (Live)부트스트래핑과 구조방정식모델

  구조방정식 모델과, 매개효과, 조건부 간접효과 최근 논문 작성 사례까지 좋은 내용 잘 들었습니다. 아모스를 활용한 조절효과 방법을 새롭게 학습할 수 있어 좋았습니다^^. 감사합니다. 항상 건강하시고 앞으로도 건승하시기 바랍니다.

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  박*명 2024.03.28

  어렵지만 연구자라면 들어야 할 연구 방법

  메타분석 고급 : 메타분석 논문 작성법

  박사를 수료하고 번아웃 되어서 일을 하며 1년을 쉬었습니다.
  다시 마음에 여유가 조금씩 생겨나 연구하고 싶은 주제가 생겼고, 어떻게 연구를 하면 좋을까
  고민하던 찰나에 메타분석 교육 일정을 보게 되었습니다 ^^
  교육을 들으며 학교를 다닐 때 보았던 '메타 분석' 논문들 중에는 메타분석 흉내만 낸 연구도 많았구나
  생각이 들었고, 그걸 제대로 알지 못하고 그냥 읽었던 제가 부끄럽게 느껴졌습니다.
  
  오늘 배운 내용을 토대로 앞으로 메타분석 연구들을 읽어볼 때 조금 더 수월하게 읽힐 것 같습니다.
  다음 강의도 듣고 싶은데, 평일에 진행되니 참여가 어려워 너무 아쉽습니다 ㅠ.ㅠ
  
  교수님께서 GRADE pro 계정 미리 만들어 두라고 하셔서 만들고 실습을 할 수 있었는데,
  R Studio 설치도 교육 초반에 말씀 해주셨으면 좋았을 걸 생각했습니다 ㅎㅎ
  저는 PC에 깔려있지 않아서 설치하는 동안에 실습 시간이 지나가버렸지 뭐에용
  

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  최*민 2024.03.19

  SPSS 설문조사 통계분석편

  SPSS 설문조사 통계분석편

  기본적인 통계 지식이 있으면서 SPSS를 주로 다루시는 분이나,
  논문 연구를 진행하시는 분들께 유용할 것 같습니다.
  
  기대한 것:
  - 통계에 대한 기본 개념과 용어
  - 마케팅 시장조사에 활용할만한 분석기법
  - 실습 문제를 보고 직접 연습
  - 통계 자료 해석 기준과 팁
  
  강의를 통해 얻은 것:
  - 통계분석 원리와 공식
  - 다양한 통계분석 기법의 종류
  - SPSS 프로그램을 이용한 분석방법과 단계
  - 예제를 이용한 간단한 실습 (보고 따라하는 정도 수준)
  
  좋은 점:
  - 시간 절약 (이틀동안 12개 챕터 커버)
  - 질문에 대한 친절한 답변
  - 다양한 데이터 예제
  
  개선 점:
  - 종이 자료와 슬라이드 자료 통일
  - 설문조사업 기준 통계분석 활용 방법 설명
  - (만약 입문자도 포함한 교육이 맞다면) 용어 설명 필요
  
  도움이 되셨으면 하네요, 좋은 교육 제공해 주셔서 감사합니다!