๐Ÿง™‍โ™‚๏ธ๋ฐ์ดํ„ฐ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ๐ŸŽ“[๊ต์œกํŽธ]

๐Ÿ’ธใ€Š๊ต์œก:๋ˆ๊ณผ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๊น๋‹ˆ๋‹คโ‘ขใ€‹๐Ÿ”์ˆ˜๋Šฅ ํ•œ ๋ฌธ์ œ, ๋ช‡ ์ฒœ๋งŒ ์›์งœ๋ฆฌ์ธ๊ฐ€?

๐Ÿง™‍โ™‚๏ธData Whizard๐Ÿง™‍โ™‚๏ธ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ง€์‹ ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ 2025. 4. 23. 23:45
๋ฐ˜์‘ํ˜•

๊ต์œก์„ ๋ˆ์œผ๋กœ ์žฝ๋‹ˆ๋‹ค ์‹œ๋ฆฌ์ฆˆ 3ํƒ„

์ˆ˜๋Šฅ ํ•œ ๋ฌธ์ œ ์‹ค์ˆ˜
30๋…„ ์—ฐ๋ด‰ ๋‚ ๋ผ๊ฐ

- ์ธ์ƒ ๊ฐ€๊ฒฉํ‘œ ์ถฉ๊ฒฉ๋ถ„์„.

 
์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์”น์–ด์„œ ๋ณธ์ฃฝ์ฒ˜๋Ÿผ ๊ฐˆ์•„ ๋จน์—ฌ๋“œ๋ฆฌ๋Š” ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ๐Ÿง™์ž…๋‹ˆ๋‹ค! ๐Ÿ˜Š ์ด๋ฒˆ์—๋„ ์ง์ ‘ ํ†ต๊ณ„ ๋ถ„์„์„ ๋Œ๋ ค๊ฐ€๋ฉด์„œ ์ˆ˜๋Šฅ ํ•œ ๋ฌธ์ œ์˜ ๊ฒฝ์ œ์  ๊ฐ€์น˜๋ฅผ ๊ณ„์‚ฐํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ˆ˜๋Šฅ ํ•œ๋ฌธ์ œ ํ‹€๋ฆด ๋•Œ๋งˆ๋‹ค ๋‚ ์•„๊ฐ€๋Š” ๋ˆ, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ์† ์‹œ์›ํ•˜๊ฒŒ ๋”ฐ์ ธ๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค! ๐Ÿš€

 

๐Ÿ“‹ ๋ชฉ์ฐจ (ํด๋ฆญํ•˜๋ฉด ์ด๋™ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค)

 

1๏ธโƒฃ ์ˆ˜๋Šฅ ํ•œ ๋ฌธ์ œ, ๊ณผ์—ฐ ์–ผ๋งˆ์งœ๋ฆฌ์ผ๊นŒ?


์ˆ˜๋Šฅ์€ ์ธ์ƒ์˜ ํ„ฐ๋‹ํฌ์ธํŠธ!
๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ ์‹ค์ œ๋กœ ์ˆ˜๋Šฅ ํ•œ ๋ฌธ์ œ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ์†Œ๋“์— ์–ผ๋งˆ๋งŒํผ ์˜ํ–ฅ์„ ์ค„๊นŒ์š”?
์˜ค๋Š˜์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ์ง์ ‘ ๊ณ„์‚ฐํ•ด ๋ด…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ง‰์—ฐํ•œ ๋А๋‚Œ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์‹ค์ œ ์ˆ˜์น˜๋ฅผ ๋ธ”๋žœ๋”ฉํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

 

2๏ธโƒฃ ์ˆ˜๋ฆฌ์ˆ˜๋ฆฌ๋งˆ์ˆ˜๋ฆฌ


์‚ฌ์šฉํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๐Ÿ“Š : ๋Œ€ํ•™ ์ž…์‹œ ํ•ฉ๊ฒฉ๋ฅ , ์ˆ˜๋Šฅ ์ ์ˆ˜, ์ƒ์•  ์†Œ๋“
 
๋ถ„์„ ๋ฐฉ๋ฒ• ๐Ÿ”
๋กœ์ง“ ๋ชจํ˜•(Logit Model)์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ, ์ˆ˜๋Šฅ ์ ์ˆ˜(score)๊ฐ€ ํ•ฉ๊ฒฉ ํ™•๋ฅ (admission)์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ์„ ๋ถ„์„ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
 

Stata ํ†ต๊ณ„ ๋ถ„์„ ์ฝ”๋“œ ๐Ÿงฉ
logit admission score age
margins, dydx(score)

๋ถ„์„ ์ˆ˜์‹ ๐Ÿงฎ
P(ํ•ฉ๊ฒฉ) = exp(ฮฒโ‚€ + ฮฒโ‚ ร— ์ ์ˆ˜ + ฮฒโ‚‚ ร— ๋‚˜์ด) / (1 + exp(ฮฒโ‚€ + ฮฒโ‚ ร— ์ ์ˆ˜ + ฮฒโ‚‚ ร— ๋‚˜์ด))

Marginal Effect = โˆ‚P/โˆ‚Score = ฮฒโ‚ ร— P(ํ•ฉ๊ฒฉ) ร— (1 - P(ํ•ฉ๊ฒฉ))

 

3๏ธโƒฃ ํ•œ๋ฌธ์ œ ๋‹น ์ธ์ƒ ์ˆ˜์ต๋ฅ  ๊ณ„์‚ฐํ•˜๊ธฐ


๋ถ„์„ ๊ฒฐ๊ณผ, ์ˆ˜๋Šฅ ํ•œ ๋ฌธ์ œ๋‹น ํ•ฉ๊ฒฉ๋ฅ ์€ ์•ฝ 2.4%p ์ฆ๊ฐ€ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

์ƒ์•  ํ‰๊ท  ์†Œ๋“ ์ฐจ์ด๋กœ ํ™˜์‚ฐํ•˜๋ฉด ๋ฌด๋ ค ์•ฝ 3,200๋งŒ ์› ์ฐจ์ด๊ฐ€. ํ—™๐Ÿ˜ฎ

์ฆ‰, ํ•œ ๋ฌธ์ œ ์ฐจ์ด๊ฐ€ ํ‰์ƒ ์†Œ๋“์„ ์ˆ˜์ฒœ๋งŒ ์›์”ฉ ๋ฒŒ์–ด๋‹ค ์ค„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์…ˆ์š”.

 

4๏ธโƒฃ  ์ดˆ๋“ฑ๋„ ์ดํ•ดํ•ด์š” ๐Ÿ”ฐ

๐Ÿ”ฐ ์‰ฌ์šด ๋ฐ•์Šค ์„ค๋ช…
์ˆ˜๋Šฅ์€ ์ ์ˆ˜๊ฐ€ 1์ ๋งŒ ์˜ฌ๋ผ๋„ ํ•ฉ๊ฒฉ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ์‘ฅ์‘ฅ ์˜ฌ๋ผ๊ฐ€์š”!
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5๏ธโƒฃ ๋ถ„์„ ๊ฒฐ๊ณผ ํ•ด์„ ๋ฐ ์‹œ์‚ฌ์ 

โœ”๏ธ ์ˆ˜๋Šฅ ํ•œ ๋ฌธ์ œ์˜ ๊ฒฝ์ œ์  ๊ฐ€์น˜๋Š” ์ˆ˜์ฒœ๋งŒ ์›์— ๋‹ฌํ•จ
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โœ”๏ธ ๊ณต๊ต์œก ๊ฐ•ํ™” ๋ฐ ์ž…์‹œ ์ œ๋„ ๊ฐœ์„  ํ•„์š”์„ฑ ๋ถ€๊ฐ์ด ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

 

6๏ธโƒฃ ๊ทผ๊ฑฐ๋Š” ์—ฌ๊ธฐ์—์„œ

 

7๏ธโƒฃ ๋‹ค์Œ ํŽธ ์˜ˆ๊ณ 

 
๋‹ค์Œ ํŽธ์—์„œ๋Š” ๐ŸŽ“ "๋Œ€ํ•™ ์„œ์—ดํ™”์˜ ๊ฒฝ์ œํ•™: SKY์™€ ์ง€๋ฐฉ๋Œ€์˜ ์ƒ์• ์†Œ๋“ ์ฐจ์ด"๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.๋ฐ์ดํ„ฐ ๋จน์—ฌ์ฃผ๋Š” ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ๊ฐ€ ์ง์ ‘ ๋ถ„์„ํ•œ ๋ฆฌํฌํŠธ, ๊ธฐ๋Œ€ํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”! ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋ฌธ์˜๋Š” ์–ธ์ œ๋“ ์ง€ ํ™˜์˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค!

 

๐Ÿง™The Data Whizard โœจ

#์ˆ˜๋Šฅ #๋ฌธ์ œ๋‹น๊ฐ€์น˜ #์ƒ์• ์†Œ๋“ #๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ #์‚ฌ๊ต์œก #๊ต์œก๊ฒฝ์ œํ•™ #Stata #๋กœ์ง“๋ชจํ˜• #๋งˆ์ง„ํšจ๊ณผ #์ž…์‹œ๊ฒฝ์ œํ•™ #์ƒ์• ์†Œ๋“๊ฒฉ์ฐจ #๋ฐ์ดํ„ฐ๋จน์—ฌ์ฃผ๋Š”๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ #FullSpecEdition #๊ฒฝ์ œ๋ฐ์ดํ„ฐ #์‹œ๋ฆฌ์ฆˆ3ํŽธ
 

๐Ÿง™ The Data Whizard

โœจ ๊ต์œก ๋ฐ์ดํ„ฐ | ๊ณ ๋“ฑ๊ต์œก ๋ฐ์ดํ„ฐ | ๊ต์œก๊ฒฉ์ฐจ  ์ž…์‹œ๋ฐ์ดํ„ฐ  ๋ถ„์„ ์ „๋ฌธ
โœจ The Data Whizard | ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋จน์—ฌ์ฃผ๋Š” ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ
โœจ Ph.D. in Economics | ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฒฝ์ œํ•™ ๋ฐ•์‚ฌ
โœจ ์ •๋ณด๊ธฐ์ˆ ์‘์šฉํ•™ํšŒ ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฒฝ์ง„ ๋ถ€๋ฌธ | 3์—ฐ์† ๊ทธ๋žœ๋“œ ์Šฌ๋žจ ์ˆ˜์ƒ (๋Œ€์ƒ | ์ตœ์šฐ์ˆ˜๋…ผ๋ฌธ์ƒ | ์šฐ์ˆ˜๋…ผ๋ฌธ์ƒ)
โœจ ์ •๋ณด๊ธฐ์ˆ ์‘์šฉํ•™ํšŒ | ๋น„๊ต๊ฒฝ์ œํ•™ํšŒ | ๊ฒฝ์ œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์—ฐ๊ตฌ ํ•™์ˆ ์ด์‚ฌ ๋ฐ ํŽธ์ง‘์ด์‚ฌ
โœจ KCI( Korea Citation Index) ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๋ถ€๋ฌธ | ์ตœ๊ทผ 4๋…„๊ฐ„ Jounal 18ํŽธ ๊ฒŒ์žฌ
โœจ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋‚ ๋กœ ๋จน์—ฌ์ฃผ๋Š” ๋งˆ๋ฒ•์—ฐ๊ตฌ์†Œ ๋ ˆ์„œํ”ผ ๊ฐœ๋ฐœ ์†Œ์žฅ
๐Ÿ“ง ๋ฌธ์˜: the.datawhizard@gmail.com

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