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- 저자 : 민인식 (검색결과 114 건)
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민인식 한국STATA학회 2018 The Korean Journal of STATA Vol.5 No.1
민인식(2013)과 민인식(2016)에서는 KLIPS 데이터를 Stata를 이용하여 손쉽게 패널데이터로 만드는 명령어를 소개한다. 본 논문은 해당 명령어의 업데이트 된 버전인 smart_klips_v2를 소개한다. smart_klips_v2에서는 연구자가 필요한 변수를 KLIPS 엑셀코드북에 제시된 그대로 입력하면 된다. 즉 KLIPS에서 제공하는 엑셀코드북을 활용할 수 있다는 장점이 있다. 명령어 뿐 아니라 dialog box를 이용해서 smart_klips_v2를 실행할 수 있도록 구성되어 있다.
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민인식 한국STATA학회 2008 The Korean Journal of STATA Vol.1 No.2
민인식(2008)은 Stata에서 추정결과를 표로 정리해 주는 reformat과 outreg2 명령어에 대해 설명하였다. 본 논문에서는 그 후속논문으로 estimates table과 estout 명령어를 활용하여 추정결과를 다양한 형태의 표로 정리해 주는 방법을 소개한다. estimates table은 Stata를 활용하는 중간에 정리된 결과를 확인하고자 할 때 주로 사용되며 사용법이 간단하다. estout 명령어는 가장 발전된 형태의 명령어로써 다양한 파일형식으로 export할 수 있으며 논문에서 바로 사용가능한 형태로 표를 재구성할 수 있는 장점이 있다.
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merge 명령어의 다양한 활용법 (2): KLIPS 데이터를 이용하여
민인식 한국STATA학회 2009 The Korean Journal of STATA Vol.2 No.1
본 연구는 민인식(2009)의 후속 논문으로 3개 이상의 데이터 세트를 병합하는 multiple datasets merge에 대해서 설명하고 KLIPS 데이터를 이용하여 2004년~2006년 동안 입주형태에 따른 이사비율을 계산할 수 있음을 보여준다. 특히 merge 과정에서 생성되는 merge indicator 변수에 대해 구체적인 설명을 추가한다. 또한 병합하고자 데이터 세트에서 같은 변수이름을 가지는 경우 병합 후 그 변수 값이 master 파일에 있었던 변수 값이 우선함을 보여준다. 그러나 update 옵션을 이용하면, master 파일에서 결측치였던 변수 값이 using 파일에 있던 변수 값으로 새로 바뀌게 된다. 또한 update 옵션의 실행 결과 master 파일에서 결측치가 아닌 경우에는 master 파일에 있던 변수 값이 우선한다. update 옵션과 같이 사용되는 replace 옵션의 활용방법에 대해서도 설명한다.
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민인식 한국STATA학회 2022 The Korean Journal of STATA Vol.7 No.1
본 논문에서는 이산시간과 연속시간에서의 생존분석 모형 추정에 대해 설명한다. 첫째, 종속변수인 사건발생까지 걸린 시간 (time-to-event)이 연속적 확률 변수(continuous random variable)일 경우를 고려한 연속형 생존분석 모형 추정에 대하여 살펴보고, 둘째, 사건 발생까지 걸린 시간이 이산적인 기간 (discretely measured durations)일 경우를 고려한 이산형 생존분석 모형 주정에 대하여 살 펴본다. 마지막으로 두 생존분석 모형의 추정을 위한 Stata코드를 제시한다.
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Revisiting Panel Data Analysis (3) : Stata와 R 코딩
민인식 한국STATA학회 2018 The Korean Journal of STATA Vol.5 No.2
본 논문에서는 패널 선형회귀모형으로 varying coefficients 모형을 소개한다. 추정방법으로 고정효과와 확률효과 추정에 대해 자세히 설명한다. 관찰된 설명변수와 group heterogeneity 상관관계 여부에 따라 고정효과 또는 확률효과 추정량이 더 적절할 수 있다. 특히 내생성 문제가 있는 모형에서는 고정효과 추정량만이 일치추정량이 된다. group heterogeneity뿐 아니라 time heterogeneity까지 고려한 two-way effects 모형에 대해서도 설명한다. 각 추정방법에 대한 Stata와 R 코드를 제시하고 있다.
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민인식 한국STATA학회 2021 The Korean Journal of STATA Vol.6 No.1
유사한 연구주제에서 얻은 분석 결과를 데이터로 재구성하여 통계 분석하는 메타분석은 Heatlhcare 분야에서 최근 다양하게 활용되고 있다. Stata 16버전에서는 메타분석을 위한 공식 명령어 체계를 포함하고 있다. 본 연구에서는 Stata 16버전의 메타분석 명령어를 소개하는 것을 주요한 내용으로 삼는다. Effects size 모델링 방법을 설명하고 메타 데이터를 정의하는 명령문을 소개한다. overall effect size를 추정결과를 보여주는 meta summarize와 meta forestplot 명령어의 구체적 활용 예시를 보여준다. 후속 연구에서는 출판편의 (publication bias), funnel plot 그리고 meta regression을 자세히 설명하고자 한다.
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출산량과 출산지연 효과가 출생아 수에 미치는 기여도 분해: Das Gupta 분해를 중심으로
민인식,유예림 통계청 2020 통계연구 Vol.25 No.2
In this study, the Das Gupta decomposition methodology(Das Gupta, 1993) is applied to the number of births, which is the most fundamental indicator. The total fertility rate is underestimated by delayed delivery. Taking this into account, Das Gupta's approach is the decomposition of overall birth rates to mean generation size, quantum effect, and tempo effect. These are three factors that differ in the number of births between the base year and the comparative year. Using the data released by the National Statistical Office, we set the year 2000 as the base year and years 2001-2018 as the comparative year. The national-level analysis shows that the mean female population size and the quantum effect of each age group are the main factors of the decrease in the number of births compared to the year 2000. In particular, the quantum effect has the most significant impact on the number of births. According to the analysis by local governments, the three effects: the impact of mean generation size, the quantum effect, and the temp effect on the reduction of the birth rate show different patterns. The present study shows that the decrease in the number of births in Korea is attributable to the decline in the mean generation size. Therefore, the policies of low fertility should be focused on the quantum effects, and each local government should prepare a customized birth policy according to each factor's contribution. It is necessary to consider producing indicators related to the adjusted total fertility rate (TFR) as the national statistics. 본 연구는 출산에 대한 가장 기초적인 지표인 출생아 수에 대하여 Das Gupta 분해 방법론(Das Gupta, 1993)을 적용하였다. 합계출산율은 출산 지연으로 인해 완결출산율을 과소추정하게 된다. Das Gupta 분해는 이 점을 고려하여 기준년도와 비교년도의 출생아 수 차이를 두 시점 간 세 요인인 가중평균 여성인구(weighted-mean generation size), 출산량 효과(quantum effect), 지연효과(tempo effect)의 차이로 분해하여 분석하는 방법이다. 본 연구에서는 통계청 데이터를 이용하여 2000년을 기준으로 비교년도인 2001년~2018년에 대하여 분석하였다. 전국단위에 대하여 분석한 결과, 연령그룹별 가중평균 여성인구와 출산량 효과는 2000년 대비 출생아 수 감소의 주요요인이며, 특히 출산량 효과는 출생아 수에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시·도 단위로는 출산율 감소에 대한 가중평균 여성인구 효과, 출산량 효과, 지연 효과가 각각 상이하게 나타났다. 본 연구 결과, 우리나라 출생아 수 감소 요인은 가중평균 여성인구와 출산량 감소로인한 것임을 알 수 있다. 따라서 향후 저출산 정책은 출산량 효과에 우선순위를 두어 1인당 절대적인 출산량을 증가시킬 수 있는 방안을 수립해야 하며 각 지자체는 각 요인의 기여도에 따라 맞춤형 출산 정책을 마련해야 한다. 또한, 향후 국가 통계로 조정 합계출산율(tempo-adjust TFR)과 관련된 지표 산출을 고려할 필요가 있다.
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민인식 한국STATA학회 2008 The Korean Journal of STATA Vol.1 No.2
본 논문에서는 도구변수 추정법을 위한 Stata 10의 명령어를 소개하고 실제 자료를 이용하여 추정과정과 결과를 보여준다. 특히 도구변수 추정방법 중에서 2SLS 추정법에 초점을 맞추어 이론의 직관적인 아이디어를 Stata output을 이용하여 설명한다. 또한 적절한 도구변수 선택을 위한 가설검정과 관련된 Stata 명령어를 소개한다.
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