smart_klips 버전 2.0 소개 및 활용

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2018] 제5권 제1호, 16~23페이지(총8페이지)

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.

TAG Stata, KLIPS, smart_klips_v2, 노동패널

Stata 14버전에서 Unicode 처리 (1)

유혜림  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2018] 제5권 제1호, 25~33페이지(총9페이지)

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.

TAG Stata, unicode, 텍스트처리

Revisiting Panel Data Analysis (1) : Stata와 R 코딩

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2018] 제5권 제1호, 35~51페이지(총17페이지)

본 논문에서는 패널데이터 분석의 기초적인 내용을 Stata 15버전과 R 통계패키지를 활용하여 리뷰하고자 한다. 패널분석 초심자를 위해 패널데이터의 개념과 구조에 대한 설명으로 시작한다. 더 나아가 기초통계 분석과정을 설명한다. 예제 데이터는 한국노동패널(Korean Labor and Income Panel Survey: KLIPS) 1차 ~ 19차 데이터를 활용한다. Stata 명령문을 주로 설명하며 R 통계패키지 언어를 이용해서도 유사한 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여주고 있다.

TAG KLIPS, Stata, R, 패널데이터

Stata에서 World Bank Open Data의 효율적 활용 방안

이인호  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2018] 제5권 제1호, 53~66페이지(총14페이지)

세계은행 오픈데이터 홈페이지에서는 20개 주제별로 약 1,500개 이상의 데이터를 제공한다. 그러나 사용자가 세계은행의 원시자료를 일일이 다운로드 받고 패널분석을 위해 데이터 처리하는 데에는 많은 시간적 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이를 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 Stata의 모듈 wbopendata의 사용방법과 한계점, 이를 보완할 수 있도록 저자가 구현한 명령어를 소개하였다. 이는 사용자가 세계은행 데이터를 수집하고 정리하는데 소모되는 시간적 비용을 줄이고 생산성 향상으로 이어지는데 기여할 수 있을 것이다.

TAG Stata, World Bank, Open Data, wbopendata

Revisiting Panel Data Analysis (2) : Stata와 R 코딩

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2018] 제5권 제1호, 68~80페이지(총13페이지)

본 논문에서는 패널데이터를 이용한 선형회귀모형 추정방법에 대해 설명한다. 모든 패널그룹에서 상수항과 기울기가 동일하다고 가정하는 constant coefficient 모형에 대해 설명한다. 선형회귀모형에 대한 첫 번째 추정량은 오차항에 대해 iid 가정을 하는 POLS 추정에 대해 설명한다. 두 번째 추정량은 오차항의 이분산성, 계열상관, 그리고 contemporaneous correlation을 가정하고 추정하는 패널 GLS 추정에 대해 설명한다. 마지막으로 미시패널데이터 구조에서 주로 사용할 수 있는 패널GEE 추정에 대해 설명한다. 각 추정방법에 대한 Stata와 R 코드를 제시하고 있다.

TAG KLIPS, Stata, R, 패널 GLS, 패널 GEE

Dialog box를 이용한 KLIPS 패널데이터 활용

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2013] 제4권 제1호, 1~10페이지(총10페이지)

한국노동패널(KLIPS)의 1차 ~ 13차 조사데이터를 패널데이터로 만들어서 Stata에서 사용하기 위해서 복잡한 코딩작업 뿐 아니라 시간이 역시 많이 소요된다. 본 논문에서 저자가 직접 작성한 Stata 코딩을 통해 KLIPS의 가구패널 또는 가구원 패널데이터를 쉽게 생성할 수 있음을 보여준다. 특히 Stata 초보자도 쉽게접근할 수 있도록 dialog box를 이용하는 예를 보여준다. dialog box를 이용해 만들고자 하는 변수를 쉽게 선택할 수 있고 또한 조사년도를 연구자가 원하는 대로 지정할 수 있다. 본 논문에서 소개한 dialog box를 이용하면 Stata에서 패널 회귀분석을 위한 long type 패널데이터 뿐 아니라 wide type 패널데이터로도 쉽게 전환할 수 있다.

TAG 한국노동패널, KLIPS, dialog box, long type 패널, wide type 패널

STATA를 이용한 고전적 직업탐색모형(Classical Job Search Model) 추정

우석진  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2012] 제3권 제1호, 1~9페이지(총9페이지)

한국노동패널(KLIPS)의 1차 ~ 13차 조사데이터를 패널데이터로 만들어서 Stata에서 사용하기 위해서 복잡한 코딩작업 뿐 아니라 시간이 역시 많이 소요된다. 본 논문에서 저자가 직접 작성한 Stata 코딩을 통해 KLIPS의 가구패널 또는 가구원 패널데이터를 쉽게 생성할 수 있음을 보여준다. 특히 Stata 초보자도 쉽게접근할 수 있도록 dialog box를 이용하는 예를 보여준다. dialog box를 이용해 만들고자 하는 변수를 쉽게 선택할 수 있고 또한 조사년도를 연구자가 원하는 대로 지정할 수 있다. 본 논문에서 소개한 dialog box를 이용하면 Stata에서 패널 회귀분석을 위한 long type 패널데이터 뿐 아니라 wide type 패널데이터로도 쉽게 전환할 수 있다.

STATA에서 행렬연산 활용 (1)

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2012] 제3권 제1호, 1~15페이지(총15페이지)

한국노동패널(KLIPS)의 1차 ~ 13차 조사데이터를 패널데이터로 만들어서 Stata에서 사용하기 위해서 복잡한 코딩작업 뿐 아니라 시간이 역시 많이 소요된다. 본 논문에서 저자가 직접 작성한 Stata 코딩을 통해 KLIPS의 가구패널 또는 가구원 패널데이터를 쉽게 생성할 수 있음을 보여준다. 특히 Stata 초보자도 쉽게접근할 수 있도록 dialog box를 이용하는 예를 보여준다. dialog box를 이용해 만들고자 하는 변수를 쉽게 선택할 수 있고 또한 조사년도를 연구자가 원하는 대로 지정할 수 있다. 본 논문에서 소개한 dialog box를 이용하면 Stata에서 패널 회귀분석을 위한 long type 패널데이터 뿐 아니라 wide type 패널데이터로도 쉽게 전환할 수 있다.

Stata를 이용한 다중대체자료 분석 방법

신인철  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2009] 제2권 제2호, 1~14페이지(총14페이지)

최근 국내에서는 다양한 주제 및 연구대상에 대한 패널조사가 활성화됨에 따라 관련 방법론적 연구들이 활발히 진행되고 있다. 가장 대표적인 것이 최근 일부 패널조사를 중심으로 주요 문항의 무응답에 대한 다중대체 보정자료 제공하는 것이라 할 수 있다. 이러한 자료 구축 서비스는 더욱 확대될 것으로 예상되지만, 아직까지 국내에서는 Stata에서 이를 구현하는 분석방법에 대한 논의는 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 한국노동연구원의 「고령화연구패널조사」의 일부 문항에 대한 다중대체자료를 이용하여 Stata에서 생산된 다중대체 자료의 변환 및 통계분석 방법에 대해 설명한다.

TAG 다중대체, multiple imputation, 고령화연구패널조사, KLoSA, mim prefix command

Stata에서 다양한 그래프 활용 (2)

민인식  한국STATA학회, The Korea Journal of Stata [2009] 제2권 제2호, 15~24페이지(총10페이지)

본 논문에서는 Stata에서 활용할 수 있는 다양한 그래프 작성 기능을 살펴본다. 범주형 변수 값에 따른 연속형 변수의 통계량을 그래프로 표시하는 tableplot명령어, 분산분석(ANOVA)명령어 실행 후 요인(factor) 수준에 따른 반응변수의 평균을 그래프로 표시해 주는 anovaplot을 소개한다. 마지막으로 3차원 그래프를 이용하지 않고, 세 변수의 값을 동시에 2차원 평면에 표시하여 관측치의 위치를 서로 비교할 수 있는 피라미드 그림에 대해 소개한다.

TAG tableplot, anovaplot, 피라미드 그림

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