국제 개발가의 통계학 - 국제개발 연구자와 실무자를 위한 통계학 입문

ODA 실무를 위한 R 기반M &E 통계 분석 가이드

국제개발협력 현장에 특화된 최초의 통계 입문서

 

국제개발의 현장은 수많은 숫자로 기록되지만, 그 숫자가 누구의 현실을 드러내고 무엇을 지워왔는지는 충분히 묻지 못했다. 통계는 객관적 도구처럼 보이지만, 실은 문제를 정의하고 개입의 방향을 정하는 강력한 선택의 언어다. 이 책은 국제개발협력(ODA) 실무자와 대학원생을 위해 집필된, 국내 최초의 현장 맞춤형 통계 분석 입문서이다. 기존의 포괄적인 사회과학 통계 서적과는 달리, 개발 현장의 성과측정(M&E)과 효과성 평가에 필수적인 방법론을 집중적으로 다룬다. 접근성이 높은 오픈소스 R을 기본 분석 도구로 사용하며, 데이터의 종류와 전처리 방법, p-value와 같은 핵심 개념을 명확히 설명한다. 핵심 내용은 실무에서 가장 많이 활용되는 통계 기법들로 구성되어 있다. 나아가 실제 농업, 보건, ICT 관련 ODA 사업 PDM(Project Design Matrix)을 활용한 ‘실전 연습’을 통해, 사업의 산출(Output)부터 목표(Goal)에 이르기까지 각 성과지표를 어떤 통계 기법으로 검증하고 해석해야 하는지 구체적인 가이드를 제공한다.

 

· 두 집단 간 차이 비교 T(-test)

· 세 집단 이상 비교 A(NOVA)

· 사업 전후 효과 검증 (카이제곱M, cNemar 검정)

· 영향 요인 분석 (선형 회귀분석)

· ‘예/아니오’ 결과 예측 (로지스틱 회귀분석)

· 변수 간 인과 경로 검증 (경로분석, 조절 및 위계적 회귀

[목 차]

머리말

 

제1장 국제 개발가의 통계

1. 수로 존재하는 세계

2. 과학적 사회분석 방법으로서의 통계

 

제2장 데이터 소개 및 전처리

1. 데이터의 종류

2. 통계 분석의 유형: 기술통계와 추론통계

2.1. 기술통계(Descriptive Statistics)

3. 추론통계(Inferential Statistics)

3.1. 추론통계의 정의

3.2. 추론통계의 주요 개념

3.3 활용 예시

4. 통계적 가설 검정과 효과크기 지표

4.1. 가설(Hypothesis)

5. 프로그램 설치

5.1. 통계 분석 프로그램 종류

5.2. R 설치

6. 음피지 교육 데이터셋

7. WVS Wave 7 데이터셋

8. 데이터 전처리 방법

 

제3장 데이터 분석 방법

1. 개발 현장에서 변수들은 서로 어떠한 상관관계를 갖는가?

1.1. 연속형 변수들의 상관성(Pearson Correlation)

2. 범주형자료의 연관성

2.1. 2개의 명목형 변수들의 독립성 혹은 동질성 검정R( x C table)

2.2. 2개의 순위형 변수들의 추세 비교(R x C)

2.3. 이분형 자료의 전-후 비교( 2x2)(McNemar’s test)

3. 집단 간 차이 비교

3.1. 두 개의 독립적인 집단 비교(Two-sample T-test & Mann-Whitney U test(Wilcoxon rank-sum test))

3.2. 한 개의 집단의 전-후 비교

3.3. 세 개 이상의 독립적인 집단 비교A(NOVA & Kruskal-Wallis test)와 사후 비교

4. 변수들의 인과관계 검정

4.1. 종속변수가 연속형인 경우(Linear Regression)

4.2. 종속변수가 범주형인 경우(Logistic Regression)

5. 변수들 간의 연계

5.1. 경로분석

5.2. 조절변수 회귀분석

5.3. 위계적 회귀분석

 

제4장 실전 연습

1. 농업 사업

2. 보건 사업

3. ICT 프로젝트