PART Ⅰ. 첫 만남
1. Excel 자료 불러오기 = 1
2. SPSS로 데이터 편집하기(구조변환) = 7
3. 기초명령어／데이터 관리 = 19
1) 데이터 관리 명령어 = 19
2) 데이터 들여다보기 명령어 = 48
PART Ⅱ. 저울질
1. 그래프로 살펴본 데이터의 성격 = 61
1) 살펴볼 변수가 1개일 때(histogram) = 61
2) 살펴볼 변수가 2개일 때, (산포도) = 68
3) 한 데이터에서 두 개의 선형관계가 동시에 나타낼 경우 = 74
2. 기초통계 = 76
1) 데이터 유형(시계열, 횡단면, 패널 데이터) = 76
2) 요약통계량 = 78
3) 가설검정 - 모평균(population mean) 검정 = 82
PART Ⅲ. 스킨십
1. 변수들의 뿌리를 찾아서(회귀분석) = 89
1) 논문예제 = 90
2) 실습 예제 = 92
2. 이분산성(heteroskedasticity) 검정 = 101
1) 논문예제 = 101
2) 실습예제 = 102
3. 도구변수 = 106
1) 논문예제 = 107
2) 실습예제 = 109
3) 독립변수의 내생성 검정 = 112
4. GLS 검정 = 116
1) 논문예제 = 116
2) 실습예제 : 일반 GLS 추정 = 118
3) 실습예제 : 패널 GLS 추정 = 121
PART Ⅳ. 동행
1. 패널분석 = 123
1) 논문 예제 = 123
2) Stata 활용법 = 129
2. 동적패널분석(현재에 드리워진 과거의 그림자) = 139
1) 논문예제 = 139
2) Stata 활용법 = 141
PART Ⅴ. 엇갈림
1. 로짓과 프로빗 예시 논문 = 167
2. 로짓과 프로빗 모형 실습 = 171
1) 로짓 모형 = 171
2) 프로빗모형 = 174
3. 패널로짓모형과 패널프로빗모형 = 176
1) 패널로짓모형 = 176
2) 패널프로빗모형 = 183
4. 토빗모형 = 186
1) 논문예제 = 186
2) 토빗모형 실습 = 187
PART Ⅵ. 기억의 습작
1. 논문예제 = 194
2. 실습예제 = 199
1) 경로모형 그리기 = 199
2) AMOS와 결과값 비교 = 206
3. 구조방정식 모형 상세히 알아보기 = 208
1) sembuilder／db sem = 208
2) 구조방정식 모형 적합도 판별 = 214
3) AMOS와 결과값 비교 = 216
PART Ⅶ. 미련
1. stepwise 검정 = 219
2. 한젠(Hansen) 검정 = 224
1) 논문예제 = 224
2) 실습예제 = 226
3. 오차항의 1계 자기상관 검정 = 234
1) xtserial을 활용한 오차항의 1계 자기상관 존재 확인 = 234
2) lbi를 활용한 오차항의 1계 자기상관 제거 = 235
참고문헌 = 239
찾아보기 = 241
