gpt 데이터 분석 2

정책 효과 분석을 위한 DID(이중차분) 분석: GPT를 활용한 실행과 해석

1. 언제 사용하는가?정책이나 제도 개입의 효과를 평가할 때, 단순히 한 집단의 전후 변화만으로는 정책 효과를 입증하기 어렵다. 왜냐하면 시점 간 차이는 정책 외에도 다양한 외생적 요인의 영향을 받을 수 있기 때문이다. 그렇다면 회귀분석으로 통제하면 될까?회귀분석을 이용해서 정책대상자와 비대상자의 모든 차이를 통제할 수 있다면 정책효과를 추정할 수 있다. 하지만 실제로는 다음과 같은 문제가 있다.  a. 차이를 유발하는 중요한 속성변수를 연구자가 모를 수 있고 b. 안다고 해도 데이터에 포함되어 있지 않거나 c. 측정 자체가 어려울수도 있다. 이 경우 회귀분석을 통해 원인을 추정하는 방안은 실현하기 어렵다. 그래서 어떻게 할 수 있을까?정책대상자와 유사한 집단을 특정할 수 있다면 정책 개입 전후의 변화를..

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..