skcho 님의 블로그

GPT 통계분석 2 - 데이터 정제 (데이터 클리닝)

※ 본 문서에 포함된 내용은 필자의 GPT 사용 경험을 기반으로 작성된 것이다. GPT ADA의 실제 작동 방식은 사용자의 프롬프트, 이전 대화 내용, 버전, 랜덤성 등에 따라 달라질 수 있으며, 매번 동일한 결과를 보장하지 않는다. 데이터는 분석에 앞서 정제(cleaning) 작업을 해야 한다. 정제작업이란 데이터에 있는 처리 과정상의 오류를 찾아내서 수정하는 작업을 말한다. 이러한 정제작업은 그다음 단계인 데이터 변환 및 사전 검토 등을 모두 포함해서 전처리라고도 한다. 통계청이나 전문 생산기관에서 제공한 공개용 데이터는 대부분 이러한 정제 과정을 거쳤기 때문에 추가적인 처리가 필요 없는 경우가 많다. 그러나 조사 기관에 의뢰해서 직접 수집한 데이터의 경우, 이러한 작업이 완전하지 않을 수 있어 확인..

GPT 통계분석 1 - GPT ADA에 데이터 올리기

※ 본 문서의 내용은 필자의 GPT 사용 경험에 기반하고 있으며, GPT ADA의 실제 작동은 사용자의 프롬프트, 이전 대화 맥락, 버전 및 랜덤 요소에 따라 달라질 수 있다. 따라서 동일한 입력에도 항상 같은 결과가 생성되지는 않는다. GPT에게 분석을 맡기려면 먼저 데이터를 올려야 한다. 데이터가 작고 잘 정리되어 있다면, CSV 파일과 간단한 설명만 채팅창에 입력해도 된다. 하지만 변수가 많거나 분석을 반복해야 하는 경우에는 변수 정보를 정리한 엑셀 파일을 따로 업로드하는 것이 좋다.GPT는 채팅창에 입력한 설명을 기억하지 않는다. 다음에 다시 분석하려면 설명을 반복해야 하므로, 변수 설명 파일을 만들고 함께 업로드하는 방식이 효율적이다. 1. 변수명 규칙 GPT는 Python을 사용해서 분석한다...

〈라쇼몽〉에서 〈빨간모자의 진실〉까지: 진실은 어떻게 구성되는가 – GPT 시대의 소통과 서사에 대한 성찰

### 1. 서론: 질문이 바뀌었다 오늘날 우리는 무엇을 ‘진실’이라 부를 수 있는가? 수많은 정보가 넘쳐나는 시대에 살고 있음에도 불구하고, 진실에 도달하기는 점점 더 어려워지고 있다. 과거에는 언론, 법정, 학계 등 제한된 채널에서 제공되는 완결된 정보를 비교하고 선택하는 구조였다면, 지금은 정보가 끊임없이 생성되고 해석이 융합되며, 진실 그 자체가 유동적인 것으로 변모하고 있다. 롱펠로우의 시 《The Arrow and the Song》은 이러한 시대의 감각을 예감하듯 말한다: > I shot an arrow into the air,   > It fell to earth, I knew not where; 우리가 쏜 화살, 말, 생각, 질문은 그 즉시 어떤 영향을 미쳤는지 알 수 없다. 그것이 어디에..

말은 어떻게 해야 통할 수 있을까 : 설득 전략을 구성하는 이론과 실제

우리는 종종 소통과 설득을 동일시하지만, 두 개념은 분명히 다르다. 설득은 특정 행동을 유도하기 위한 전략적 행위이며, 소통은 상대의 감정, 욕구, 맥락을 이해하고 연결하는 과정이다.설득이 효과를 중심에 둔다면,소통은 관계와 의미를 중심에 둔다.하지만 이 둘은 상호 배제적인 것이 아니라, 오히려 긴밀히 연결되어 있다. 진정한 설득은 소통을 바탕으로 해야 하며, 설득 없는 소통은 방향 없는 공감에 그칠 수 있다.영화 『라쇼몽』은 설득의 과잉과 소통의 부재가 어떻게 진실을 왜곡하고 파편화하는지를 상징적으로 보여준다. 등장인물들은 모두 자기 정당화를 위한 말을 하지만, 서로를 들으려 하지 않는다. 이처럼 말이 많아질수록 진실은 멀어진다. 설득은 상대의 욕망을 이해하되, 그대로 따르지 않고, 함께 더 나은 방향..

✅ 1. 상호작용의 의미회귀분석에서 **상호작용(interaction)**이란, 한 독립변수 X₁의 효과가 다른 독립변수 X₂의 값에 따라 달라지는 현상을 말한다.     이러한 상호작용은 **조절효과(moderation effect)**라고도 불리며, 회귀식에 X₁ × X₂라는 곱셈항을 추가하여 다음과 같이 표현된다:  이때 상호작용항의 계수 β3​가 유의미하다면, X₁의 효과는 X₂의 값에 따라 실질적으로 달라진다고 해석할 수 있다.✅ 2. 회귀식 예시와 수치 해석다음은 상호작용이 포함된 실제 회귀식 예시다  :✅ X₂가 증가할수록 X₁의 영향력(기울기)은 작아지고, 결국에는 0이 되거나 음(-)의 방향으로 전환된다.✅ 3. 해석 방법 (연속형 X₂일 경우)X₂가 연속형이면 해석이 직관적이지 않을 수..

회귀분석을 처음 접하는 사람들은 종종 상관계수와 회귀계수의 차이를 혼동하거나,두 지표를 별개로 생각하지 않고 “비슷한 수치” 혹은 “같은 방향성”으로만 받아들이는 경우가 많다.하지만 두 개념은 본질적으로 매우 다르며, 회귀모형의 해석을 정확히 하기 위해서는이 둘의 차이를 명확히 이해하는 것이 필요하다.🔹 상관계수는 관계의 ‘전체 합계’를 보여준다상관계수(correlation coefficient)는 두 변수가 함께 움직이는 정도를 나타낸다.즉, 변수 A와 B가 얼마나 “같은 방향으로” 또는 “다른 방향으로” 변화하는지를 종합적으로 보여주는 지표다.이는 다른 어떤 변수도 고려하지 않은 상태에서의 총합적 관계를 나타낸다.그래서 우리는 분석을 시작할 때, 회귀모형을 세우기 전에 먼저 상관계수를 살펴본다.두 ..

회귀분석(regression)은 다양하게 발전해 왔지만, 그 근간에는 하나의 공통된 목적 — 설명변수로 종속변수를 예측 — 이 자리하고 있다. 우리가 흔히 접하는 선형 회귀분석은 이 계열의 뿌리이자 출발점이며, 이것에서, 데이터의 성격에 맞추어 가지를 뻗으며, 수많은 파생 모델로 발전해 왔다. 어떤 모형은 계수 추정 방식을 바꾸고, 어떤 모형은 종속변수의 분포 가정을 바꾸며, 또 어떤 모형은 데이터의 계층 구조를 반영한다. 모든 회귀모형을 한 사람의 연구자가 다 사용할 가능성은 없겠지만, 각자의 데이터에 맞추어 어떤 방법들이 가능한지 알아 둘 필요는 있다.  회귀모형의 계통을 하나의 가계도(regression family tree)로 정리해 보고, 각 계열이 어떤 상황에서, 어떤 구조로 사용되는지를 간략..

회귀분석을 할 때 연속형 변수는 대개 별다른 가공 없이 그대로 분석에 사용된다.그러나 값의 범위가 너무 크거나, 분포가 한쪽으로 심하게 치우쳐 있는 경우는 예외다.이런 변수를 그대로 쓰면 회귀모형의 가정을 위배하거나, 결과 해석이 왜곡될 가능성이 크다.예를 들어, 도시 인구, 기업 매출, 가구소득처럼 극단적으로 큰 값을 가진 변수는종속변수에 **비정상적인 영향을 미치거나, 오차가 일정하지 않은 문제(이분산성)**를 유발할 수 있다.이럴 때 사용하는 것이 바로 **변환(transformation)**이다.이것은 복잡한 수학적 조작이라기보다는, 쉽게 말해 데이터의 스케일과 분포를 현실적으로 조정하는 것이다.사회과학에서는 그중에서도 **로그(log)**와 제곱근(sqrt) 변환이 가장 널리 사용된다. 🔹 로..

마지막으로 **베이지안 회귀(Bayesian Regression)**는 회귀분석에 **사전 지식(prior knowledge)**을 반영할 수 있으며,각 회귀계수를 확률 분포 형태로 추정한다는 점에서 전통적인 회귀분석과 차별된다.전통적인 회귀분석에서는 계수를 고정된 값으로 추정하고,표준오차나 신뢰구간을 통해 추정의 정확도를 간접적으로 표현한다.하지만 베이지안 회귀에서는 각 계수 자체를 확률변수로 간주하고,분석자가 설정한 **사전 분포(prior distribution)**와실제 데이터로부터 얻어진 **가능도(likelihood)**를 결합하여**사후 분포(posterior distribution)**를 추론한다.즉,이러한 접근은 데이터가 적거나 불확실성이 클 때,혹은 기존 연구 결과나 전문가 판단을 통계..

회귀분석은 기본적으로 **독립변수와 종속변수 사이의 선형 관계(linear relationship)**를 전제로 한다.그러나 현실의 데이터에서는 이러한 관계가 반드시 선형적이지 않을 수 있다 이러한 상황에서는 전통적인 선형 회귀모형보다 더 유연하고 확장된 회귀모형이 필요하다.대표적인 방법으로는GAM (Generalized Additive Model, 일반화 가법 모형)스플라인 회귀 (Spline Regression) ■ GAM (Generalized Additive Model)GAM은 선형 회귀식의 각 항을 **고정된 계수(선형 형태)**로 제한하지 않고,각 독립변수에 대해 **스무스 함수(smooth function)**를 적용함으로써변수와 결과 사이의 비선형적 관계를 유연하게 추정할 수 있게 한다.예..