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(Categorical Data Analysis Using Logistic Regression)

교육 기간 : 3일(18시간)

교육 대상
이 과정은 범주형 반응 데이터를 분석하고자 하는 생물 통계학자, 전염병 연구자, 사회 과학자, 자연 과학자 등을 위해 계획되었습니다. 이 과정에서는 예측 모델링은 다루지 않습니다. 예측 모델링은 “로지스틱 회귀를 이용한 예측 모델링” 교육과정에서 소개됩니다.

과정 소개
이 과정은 다양한 분야에서 발생하는 범주형 반응 데이터를 PROC FREQ, PROC LOGISTIC, PROC GENMOD 등의 프로시저를 사용하여 분석하는 방법을 소개합니다. 계층적 데이터 분석, 모형 구축 전략의 사용, 이진 로지스틱 회귀 모형의 적합, 교호 작용 및 비선형 효과의 검출, 순서형 로지스틱 회귀 모형 구축, 명목형 로지스틱 회귀 모형 구축 등에 대해 교육이 진행됩니다. 또한 Generalized Estimating Equations (GEE) 방법을 사용하여 반복 측정 범주형 데이터(longitudinal data)의 분석 방법도 소개합니다.

선수 지식
이 과정 참석 전에, 아래의 내용이 가능해야 합니다.
- SAS 프로그램 실행 및 SAS 데이터셋 생성 ( SAS Programming I 교육과정)
- SAS 소프트웨어를 사용하여 빈도 테이블 분석
- 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대한 개념 및 기초 분석 ( 기초 통계 분석 교육과정 )

교육 내용


분할표(교차표) 분석			- 연관 측도 및 연관 검정 - 계층적 데이터 분석

이진 로지스틱 회귀			- 모형 적합 - 모형 선택 전략 - 모형의 적합 평가

고급 회귀 기법			- 반복 측정 데이터Longitudinal Data) 분석 - 로지스틱 회귀: 순서형 - 로지스틱 회귀 : 명목형

사용 소프트웨어
Base SAS, SAS/STAT

교육 교재
Categorical Data Analysis Using Logistic Regression Course Notes