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    [POD]DID 논문 작성과 재현가능 연구

    • 진하수 저
    • 부크크
    • 2026년 08월 26일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791112274984
    쪽수408쪽
    크기A4(210mm X 297mm, 국배판)
    제품구성POD : 주문형 출판 (Publish on Demand)
    ※ 고객 주문 후 제작되는 도서로 단순변심 및 착오로 인한 취소/반품이 불가하며, 발송까지 영업일 기준 7일정도 소요됩니다.
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    책 소개
    차이의 차이(DID) 분석을 이해하는 것과 DID를 이용하여 완성도 높은 논문을 작성하는 것은 서로 다른 문제이다. 기본 DID, 이벤트 스터디와 현대 DID 추정방법을 이해하더라도 연구질문과 처치정의, 비교집단, 정책시점, 추정대상, 자료구축, 사전진단, 강건성 분석 및 결과보고가 하나의 인과적 논리로 연결되지 않으면 설득력 있는 연구가 되기 어렵다.
    『DID 논문 작성과 재현가능 연구』 제7권은 앞선 권에서 다룬 DID의 이론과 방법론을 실제 학위논문과 학술논문의 연구과정으로 전환하는 방법을 다룬다. 연구주제와 인과적 연구질문의 설정에서 시작하여 제도적 배경과 가설, 자료·표본·변수의 구축, 추정전략, 평행추세와 사전진단, 주효과와 동적 효과, 이질성·강건성·민감도 분석, 결과보고와 논의 및 결론까지 DID 논문의 전체 구조를 체계적으로 연결한다.
    이 책은 특정 추정량을 사용하는 것보다 연구질문이 묻는 효과와 실제 추정량이 식별하는 효과가 일치하는지를 중요하게 다룬다. 정책의 발표일·시행일·실제 노출시점의 차이, 처치집단과 비교집단의 구성, 시차적 처치도입, 기대효과와 파급효과, 표본진입과 이탈 등 실제 연구에서 발생하는 문제를 연구설계와 연결하여 설명한다. 또한 TWFE, Callaway–Sant’Anna, Sun–Abraham 등 여러 DID 방법을 연구목적과 자료구조에 따라 어떻게 선택하고 해석해야 하는지를 제시한다.
    결과보고에서도 통계적 유의성만을 강조하지 않는다. 점추정치와 표준오차, 신뢰구간, 효과크기와 정책적 의미를 함께 제시하고, 이벤트 스터디와 그룹-시간 효과, 코호트별·시점별 효과를 어떻게 해석하고 집계해야 하는지를 다룬다. 플라시보, 대조군과 표본 변경, 처치시점과 분석기간의 변경, 민감도 분석 등을 통하여 기준결론의 강건성과 한계를 평가하는 방법도 함께 제시한다.
    제7권의 중요한 특징은 재현가능 연구를 DID 논문 작성의 핵심요소로 다룬다는 데 있다. 원자료에서 최종 분석자료까지의 데이터 계보, 변수생성 과정, Master script, 실행순서, 소프트웨어와 패키지 버전, 난수 시드, README와 변경이력을 체계적으로 관리하는 방법을 설명한다. 사전등록, 공개과학, 데이터와 코드 공유 및 복제패키지 구축을 통하여 다른 연구자가 동일한 결과를 확인할 수 있는 연구환경을 구성하도록 한다.
    또한 완성된 DID 연구를 국제학술지에 투고하는 과정까지 연결한다. 목표 학술지 선정, 제목과 초록, 커버레터, 온라인 부록과 복제자료, 연구윤리 진술을 비롯하여 평행추세, 추정량 선택, 표준오차, 강건성, 이질성 및 외적 타당도와 관련하여 심사자가 제기할 수 있는 주요 질문과 대응방식을 다룬다.
    마지막 통합 실증분석에서는 연구주제 설정에서 자료구축, 추정과 진단, 결과보고, 강건성 분석, 복제패키지 작성 및 국제학술지 투고 준비까지 하나의 DID 연구가 완성되는 전 과정을 보여준다. 각 단계가 독립적인 작업이 아니라 동일한 연구질문과 추정대상을 중심으로 연결되어야 한다는 점을 구체적으로 확인할 수 있다.
    제7권을 관통하는 핵심은 일관성, 투명성 및 재현성이다. 좋은 DID 논문은 복잡한 추정식을 사용하는 것만으로 완성되지 않는다. 연구질문, 제도적 배경, 자료, 식별전략, 추정방법, 진단, 결과해석과 재현가능성이 하나의 논리체계 안에서 일관되게 연결되어야 한다. 석·박사학위논문과 정책평가, 경제·경영·행정·사회과학 분야의 실증연구를 실제 논문과 국제학술지 투고 수준으로 완성하고자 하는 연구자를 위한 실전 지침서이다.
    목차
    1. DID 연구주제와 연구질문의 설계
    1.1. 정책평가 연구주제의 발굴과 타당성 평가
    1.2. 인과적 연구질문과 추정대상의 구체화
    1.3. 연구범위와 분석대상의 설정
    1.4. 선행연구의 평가와 연구기여의 도출
    2. 제도적 배경, 이론 및 연구가설
    2.1. 정책과 제도변화의 분석
    2.2. 정책도입과 처치구조의 설계
    2.3. 식별전략의 제도적 근거
    2.4. 인과메커니즘과 연구가설
    3. 자료, 표본 및 변수의 구성
    3.1. 자료출처와 자료수집의 원칙
    3.2. DID 분석자료의 구축
    3.3. 표본선정과 분석표본의 형성
    3.4. 변수의 정의와 측정
    3.5. 변수처리와 재현가능한 데이터 문서화
    4. DID 분석방법과 추정전략의 작성
    4.1. 기본 DID의 인과적 분석구조
    4.2. 이벤트 스터디와 동적 정책효과
    4.3. 자료구조에 따른 추정량 선택
    4.4. 추정대상·비교집단·집계방식의 정합성
    4.5. 통계적 추론과 재현가능한 분석계획
    5. 기술통계와 사전진단 결과의 작성
    5.1. 분석표본과 변수분포의 기술
    5.2. 처치 이전 비교가능성의 진단
    5.3. 사전추세의 분석과 시각적 진단
    5.4. 기술통계와 사전진단 결과의 작성
    6. DID 주결과와 동적 효과의 작성
    6.1. 기준모형과 주추정치의 제시
    6.2. DID 효과크기의 실질적 해석
    6.3. 이벤트 스터디와 동적 효과의 제시
    6.4. 현대 DID 효과의 집계와 비교
    6.5. 주결과표와 결과서술의 구성
    7. 이질성·강건성·논의 및 결론의 작성
    7.1. 이질적 처치효과의 분석과 작성
    7.2. 강건성 분석결과의 작성
    7.3. 평행추세 민감도 분석의 작성
    7.4. 논의의 구성과 해석
    7.5. 결론·연구한계·향후 과제
    8. 재현가능 연구와 복제패키지
    8.1. 재현가능 연구의 개념과 기본원칙
    8.2. 복제패키지의 구조와 실행체계
    8.3. 재현가능한 데이터 처리와 DID 변수생성
    8.4. 재현가능한 코드와 자동출력
    8.5. 동적 문서·분석환경·버전관리
    8.6. 데이터 공유와 연구윤리
    8.7. 사전분석계획과 공개과학
    9. 국제학술지 투고와 심사자 대응
    9.1. 목표 학술지의 선정과 투고전략
    9.2. 투고원고와 보조자료의 구성
    9.3. 연구윤리와 필수 보고정보
    9.4. 커버레터와 초기투고
    9.5. DID 논문에 대한 심사자 질의의 분석
    9.6. 수정분석과 대응서 작성
    9.7. DID 논문 품질평가 체크리스트
    10. DID 논문의 통합 연구과정: 연구설계에서 국제학술지 투고까지
    10.1. 연구주제와 정책배경의 확정
    10.2. 이론·가설·식별전략의 연결
    10.3. 자료·표본·변수의 구축
    10.4. 분석방법과 추정전략
    10.5. 기술통계와 사전진단
    10.6. DID 주결과와 동적 효과
    10.7. 이질성·강건성·민감도 분석
    10.8. 표·그림과 결과본문의 작성
    10.9. 논의·결론·연구한계
    10.10. 복제패키지와 투고자료
    10.11. 국제학술지 투고와 심사 대응
    저자 소개
    저자 : 진하수
    저자는 디지털경제, 데이터 분석, 인공지능, 블록체인, ESG를 가로지르며 복잡한 지식의 구조와 실증분석의 논리를 탐구해 온 연구자이자, AI 시대의 데이터 기반 지식 검증 전문가이다. 현재 한국디지털경제연구원 대표원장과 다빈치논문컨설팅 대표박사로 활동하고 있으며, 디지털경제학 박사로서 데이터와 기술이 사회, 산업, 정책, 연구 현장에 미치는 변화를 지속적으로 분석하고 있다.
    Stata, SPSS, R, Python을 활용한 통계분석과 빅데이터 처리, 머신러닝·딥러닝 기반 인공지능 분석, SCI·KCI 논문 연구, 블록체인과 가상자산, 기후변화와 ESG 평가 등 다양한 분야에서 연구와 자문을 수행해 왔다. 그러나 저자가 가장 중요하게 여기는 것은 분석기법 자체가 아니다. 어떤 연구문제를 설정하고, 어떤 비교집단을 구성하며, 어떤 가정을 통해 인과효과를 식별하고, 그 결과의 불확실성과 한계를 얼마나 투명하게 보고하는지가 연구의 신뢰성을 결정한다고 본다.
    『DID 분석 완전정복 시리즈』 전 7권은 이러한 문제의식에서 출발한다. 이 시리즈는 기초 2×2 DID에서 패널자료와 이원고정효과, 평행추세와 이벤트 스터디, 현대 DID 추정량, 확장 설계, 강건성 및 민감도 분석, 재현가능 연구와 국제학술지 투고까지 DID 연구의 전 과정을 하나의 체계로 연결한다.
    저자는 이 시리즈를 통해 독자가 단순히 모형을 실행하고 계수를 해석하는 수준을 넘어, 연구설계와 식별전략을 스스로 판단하고, 분석결과를 학위논문과 학술논문의 언어로 정확하게 보고하며, 재현 가능한 연구로 완성할 수 있도록 안내한다. 이 책은 대학원생, 학위논문 연구자, 정책연구자, 실증분석가에게 DID를 계산법이 아니라 인과추론의 설계언어로 이해하는 길을 제시한다.
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