통계교육원 7월 교육과정 강의 개요서

시계열 분석 과정 강의 개요서

담당자: 장원봉(교육운영과, 042-366-6233)

과정명	2022년 시계열 분석
교육대상	제한없음
선이수 권장과정	통계기초 및 활용(집합), SAS 초급 통계실무(집합)
교육목적	시계열 분석의 이론과 기법을 설명하고, 실무에 적용시키기 위하여 통계패키지를 어떻게 활용할 것인지 습득한다.
교육내용	◦ 시계열의 개념(강의2h) - 시계열 분석의 기본 개념 ◦ ARIMA 모형을 이용한 시계열 자료 분석기법 및 실습(강의5h, 참여4h) - 자기회귀모형과 이동평균모형 - 계절/비계절 ARIMA모형 - 모형선정과정(모형의 식별, 모수의 추정, 모형 검진, 예측) - SAS를 이용한 시계열분석 실습 ◦ 개입분석 및 금융시계열자료 분석(강의7h, 참여7h) - 비정상 시계열 자료 분석 - 개입모형 분석 - 전이함수모형 분석 - 다변량 시계열 모형
기대효과	단기 동향 분석 기법의 기초 이론을 습득하고 실무에 활용할 수 있다.
교수방법	강의(14h), 참여(11h), 행정(1h)
교수매체	오피스(한글, 파워포인트 등), SAS 활용
교재	교재 제공
과정이력	2008년 개설
강사	이태욱(한국외국어대학교)

SAS 중급 통계분석 과정 강의 개요서

담당자: 정다운(교육운영과, 042-366-6253)

과 정 명	SAS 중급 통계분석
교육대상	제한없음
필요지식	SAS 프로그램 활용 능력
선이수 권장과정	(이러닝) SAS를 활용한 초급 통계분석
교육목적	SAS 패키지를 이용하여 자료핸들링 및 자료분석 능력을 습득한다.
교육내용	◦ 통계패키지 학습을 위한 필수 통계지식(1h)이러닝 ◦ SAS 시작하기(1h) - SAS 기본구조 및 규칙 - 라이브러리와 영구파일 만들기 ◦ SAS 데이터 다루기(8h) - SAS 확장편집기에서 직접 입력 - 외부데이터 읽기 - 데이터 셋 저장 및 활용 - SAS의 기본 명령어, 연산자 및 함수 - 조건문(IF문) 및 반복문(Do문) - 데이터의 병합(Set/Merge) ◦ SAS 데이터 요약정리(5h) - 그림그리기(PROC PLOT) - 데이터값 설명(PROC FORMAT) - 자료의표준화(PROC STANDARD) - 자료요약(PROC SUMMARY) ◦ 통계분석Ⅰ(5h) - 기술통계분석(PROC MEANS, PROC UNIVARIATE) - 빈도분석과 교차분석(PROC FREQ) - 평균비교(PROC TTEST) ◦ 실조사자료 가져오기, 핸들링, 통계분석 응용(8h) - 공공데이터포털 접속 후 자료 가져오기 - 공공데이터포털 자료 다루기, 요약정리, 통계분석하기 - 보고서 작성하기 ◦ 행정 및 기타(1h) - 설문조사 및 수료
기대효과	- SAS 언어의 기본적인 사용법을 익히고자 한다. - SAS를 이용하여 자료 정리 및 관리 그리고 기본 통계분석 능력을 익히고자 한다
교수방법	실습(27h), 이러닝(1h), 행정 및 기타(1h)
교수매체	SAS 9.4 소프트웨어
교 재	주교재: SAS 중급 통계분석(통계교육원 자체 교재)
강 사	곽화륜(건국대학교)

지속가능발전목표(SDGs)의 이해 과정 강의 개요서

담당자: 서유정(교육운영과, 042-366-6213)

과정명	지속가능발전목표(SDGs)의 이해
교육대상	제한없음
선이수 권장과정	◦해당없음
교육목적	◦지속가능발전 개념과 SDGs의 세부내용을 학습하고, SDGs 지표의 정책 활용 사례를 통해 데이터 기반 정책수립 과정을 이해한다.
교육내용	◦지속가능발전 개념과 SDGs 17개 목표 이해(강의1h) - 지속가능발전 개념, SDGs 채택과 의의 - SDGs 17개 목표의 이해, 국가 및 지방 SDGs 주요 동향 ◦유엔 SDGs 지표 프레임워크 구축과 데이터 활용(강의1h) - 유엔 SDGs 지표 프레임워크 개발 및 개선 과정 - SDGs 지표 및 메타데이터, SDGs 데이터 수집 및 활용 ◦SDGs 지표 기반 정책수립 및 평가사례(강의4h) - 목표1(빈곤)&목표10(불평등), 목표4(교육), 목표12(지속가능한 소비와 생산)&목표13(기후변화)
교수방법	강의(6h), 기타(1h)
교재	통계교육원 제공
과정이력	◦2021년 신설과정
강사	박영실(통계개발원), 정해식(한국보건사회연구원), 박성호(한국교육개발원), 윤경효(환경운동연합)

R 고급 통계분석 과정 강의 개요서

담당자: 정다운(교육운영과, 042-366-6253)

과정명	R 고급 통계분석
교육대상	제한없음
필요지식	R 프로그램 자료처리능력
선이수 권장과정	R 중급 통계분석, (이러닝) R 활용, 통계학의 이해
교육목적	데이터마이닝 기법을 학습하고 R을 활용하여 데이터를 핸들링할 수 있는 능력을 제고한다.
교육내용	◦ R 기초정리(2h) - R 프로그램 기본 원리, 데이터 분석 과정 ◦ R 통계분석(4h) - t검정, 일원배치분산분석, 카이제곱검정 - 회귀분석 - 군집분석(계층적, 비계층적) ◦ 기계학습 및 분류모형(7h) - 데이터 전처리(변수선택, 결측값 대체, 분산이 작은 변수) - K-인접 이웃분류, 단순베이즈 분류 - 의사결정나무, 앙상블 분류모형(배깅, 부스팅) ◦ 인공신경망(5h) - 인공신경망 - 순환신경망(RNN) - 딥러닝(Keras, h2o) ◦ 데이터분석 실습(2h) - 대용량 자료를 활용한 통계분석 및 결과 정리 ◦ 행정 및 기타(1h) - 설문조사 및 수료
기대효과	- R을 통해 분석에 필요한 자료를 정확하게 생성 및 처리 능력 배양 - R을 이용하여 연구목적 및 자료의 특성에 적절한 통계분석 능력 배양
교수방법	실습(20h), 행정 및 기타(1h)
교수매체	강사 강의 교안(Html), R
교 재	주교재: R 고급 통계분석(통계교육원 자체 교재)
강 사	윤상후(대구대학교)

데이터 에디팅 과정 강의 개요서

담당자: 장원봉(교육운영과, 042-366-6233)

과정명	2022년 데이터 에디팅
교육대상	제한없음
선이수 권장과정	SAS 초급 통계실무(집합)
교육목적	데이터 에디팅 및 임퓨테이션(무응답 대체)의 원칙과 방법을 이해하고, 이를 실무에 응용하여 에디팅 업무능력을 배양, 무응답 자료처리 역량한다.
교육내용	◦ 데이터 에디팅의 이해(강의2h) - 데이터 에디팅의 목적 및 필요성 등 ◦ 데이터 에디팅 방법(강의2h) - 선택적 에디팅, 자동 에디팅 등 데이터 에디팅 방법론 소개 ◦ 자료의 오류 탐색 및 처리(강의1h, 참여3h) - 이상치 탐색과 처리, 오류 자료의 처리 등 ◦ 무응답의 정의(강의1h) - 무응답의 의미 등 ◦ 무응답 자료분석의 기본개념(강의1h) - 무응답 자료의 표현, 무응답 발생 패턴 등 ◦ 무응답 자료 분석방법(강의1h) - 가중값 보정 방법, 대체 방법 등 ◦ 무응답 대체기법(강의1h) - 예측평균 대체법, 확률적 대체법, 핫덱 대체법 등 ◦ 무응답 자료처리 실습(참여4h) - R프로그램을 사용한 무응답 대체 등 ◦ 에디팅 프로그램 소개(강의1h) ◦ Banff 시스템 사용설명(참여6h) ◦ 시책: 양성평등 및 성인지(시책1h)
기대효과	데이터 에디팅의 과정과 의미를 이해할 수 있다.
교수방법	시책(1h), 강의(10h), 참여(13h), 행정(1h)
교수매체	오피스(한글, 파워포인트 등), SAS, R 활용
교재	교재 제공
과정이력	‘17년 에디팅 방법과 무응답 자료처리 과정을 통합(각3일→통합4일)하여 ’18년 ‘데이터 에디팅’으로 변경·운영
강사	통계청(이의규, 박병선), 안형진(고려대학교)

지수이론 과정 강의 개요서

담당자: 장원봉(교육운영과, 042-366-6233)

과정명	2022년 지수이론
교육대상	제한없음
선이수 권장과정	SAS 초급 통계실무(집합)
교육목적	지수의 이론, 경제지수의 작성 및 활용 등에 대한 역량을 강화한다.
교육내용	◦ 지수이론(강의6h) - 지수의 개념, 지수의 작성 이유 및 활용, 지수의 구성요소, 지수의 역사 - 금액·수(물)량·물가지수 및 기초산식(라스파이레스, 파쉐, 피셔) 등 다양한 지수 산식의 이해 ◦ 지수이론 실습(참여3h) - 지수작성 실습 등 ◦ 지수개편(강의2h) - 지수개편 개요, 대표품목 변경, 가중치 갱신, 표본 개편 - 사례연구: 2015년 기준 광공업 생산지수 개편, 서비스업 생산지수 개편, 소비자 물가지수 개편 ◦ 경제지수 이해(강의2h) - 경제지수의 개념, 광공업 생산, 소비자 물가 등 주요 경제지수 이해 등 ◦ 경제지수 작성 및 실습(강의3h, 참여2h) - 지수작성 기획, 기준시점 설정, 대표품목 선정, 가중치 산출, 지수계산, 지수개편, 품질조정, 디플레이팅(Deflating), 물가, 수량 및 금액지수 작성 실습
기대효과	지수에 대한 지식 습득 및 업무에 활용∙개선 할 수 있다.
교수방법	강의(13h), 참여(5h), 행정(1h)
교수매체	오피스(한글, 파워포인트 등), SAS 활용
교재	교재 제공
과정이력	’08년 ‘지수론’ 개설 → ’11년 명칭변경(지수이론 기초) → ’13년 명칭변경(지수이론의 이해) → ’15년 명칭변경(지수이론)
강사	통계청(미정)

통계품질관리 과정 강의 개요서

담당자: 김지훈(교육운영과, 042-366-6232)

과정명	통계품질관리(전문교육, 중급)
교육대상	제한없음
선이수 권장과정	국가통계의 이해
교육목적	통계품질관리의 의미와 프로세스별 품질 가이드라인, 조사의 총오차 등에 대한 지식 및 기법을 습득하여 고품질의 통계를 생산할 수 있도록 한다.
교육내용	◦품질관리 제도 소개(2h) - 품질관리 법령, 품질관리 요소(차원별, 절차별), 품질진단 종류 - 민간위탁지침, 개선과제 이행 및 컨설팅 제도 등 ◦정기통계품질진단(2h) - 단계별 통계정보보고서 작성방법 - 통계정보보고서에 의한 진단방법 등 ◦자체통계품질진단(2h) - 자체통계품질진단에서의 진단서 작성요령 및 진단 수행절차 ◦모니터링 및 수시통계 품질진단(2h) - 진단종류·통계종류별 절차, 진단결과 보고서, 진단결과 사례 등 ◦통계기반 정책평가제도(1h) - 통계기반 정책평가제도 소개 ◦통계의 오차 관리(2h) - 통계제반 오차 유형소개 - 오차 종류별 관리, 오차 최소화 방안 등 ◦통계조정제도(2h) - 통계조정제도 소개 ◦통계기획 및 설계(3h) - 통계조사의 기획 및 조사표 설계, 자료수집방법의 이해 등 ◦통계품질과 자료분석(2h) - 품질(표본추출, 무응답 등)의 수준에 따라 대응하는 자료분석기법을 상황에 따라 선택적으로 소개
교수방법	강의(18h), 기타(1h)
교수매체	파워포인트, 인터넷
교재	통계품질 및 관리(주교재), 강의자료(부교재)
과정이력	2015년 신규 개설, 2018년 표준교재 개발 2020년 과정명 변경(통계품질 및 관리 → 통계품질관리)
강사	미정

빅데이터 프로젝트 수행 과정 강의 개요서

담당자: 정다운(교육운영과, 042-366-6253)

과정명	빅데이터 프로젝트 수행(SAS기반)
교육대상	제한없음
필요지식	기초통계학, SAS 프로그램 활용 능력
교육목적	SAS를 활용하여 빅데이터 분석 프로젝트 과제를 수행한다.
교육내용	◦ SAS 프로그래밍 리뷰(3h) - 외부데이터 읽기, SAS 데이터핸들링, 매크로의 활용 ◦ 국민건강보험공단 자료의 이해(2h) - 자료수집 목적 및 체계, 자료구조 및 특성, 자료제공 절차 ◦ 데이터 핸들링(2h) - Table별 주요 변수목록 및 데이터 핸들링 연습 - 다중 Table 데이터 핸들링 연습 ◦ Mini Project 1(8h) - 연구주제, 연구대상자 선정 및 배제 기준 정의 - 활용변수 정의, 분석방법, Dummy Table 구성 - 최종연구대상자 도출, 최종 분석데이터 생성 - Dummy table 채우기, 연구결과 도출 ◦ 국민건강영양조사 자료의 이해(2h) - 자료수집 목적 및 체계, 방법, 구조 및 특성, 제공절차 ◦ Mini Project 2(8h) - 연구주제, 연구대상자 선정 및 배제 기준 정의 - 활용변수 정의, 분석방법, Dummy Table 구성 - 최종연구대상자 도출, 최종 분석데이터 생성 - Dummy table 채우기, 연구결과 도출 ◦ 행정 및 기타(1h) - 설문조사 및 수료
기대효과	- SAS 프로그램을 설치하고 SAS의 문법을 이해 - SAS로 데이터를 핸들링 할 수 있고 통계분석 능력을 배양
교수방법	이론(4h), 실습(21h), 행정 및 기타(1h)
교수매체	교재, SAS 9.4 소프트웨어
교 재	빅데이터 프로젝트 수행(통계교육원 자체 교재)
과정이력	’20년 신설 과정
강 사	황진섭(대구대학교)

SPSS 고급 통계분석 과정 강의 개요서

담당자: 최봉석(교육운영과, 042-366-6252)

과정명	SPSS 고급 통계분석
교육대상	제한없음
필요지식	SPSS 활용 능력
선이수 권장과정	◦ SPSS 중급 통계분석 ◦ (이러닝) SPSS 중급 통계분석, 통계기초 및 활용, 통계학의 이해
교육목적	SPSS를 활용하여 자료 분석 능력을 배양하고 자료의 특성에 맞는 통계분석 기법 능력을 제고한다.
교육내용	◦상관 및 회귀분석(8h) - 상관분석 - 단순선형회귀분석 - 다중선형회귀분석, 표준화계수, 가변수 - 로지스틱회귀분석 ◦다변량분석(7h) - 신뢰도분석 - 요인분석 - 군집분석 - 판별분석 ◦설문지 분석(3h) - 설문지 작성, 자료코딩과 파일 구성 - 신뢰도 및 타당도 분석, 설문조사 자료분석 - 보고서 작성 ◦종합분석 및 실습(7h) - 인구주택총조사, 사업체조사 자료 핸들링 및 통계분석 - 보고서 작성
기대효과	SPSS를 이용해 분석에 필요한 자료를 생성하여 자료의 특성에 맞는 통계분석 능력 배양
교수방법	이론 및 실습(25h), 행정(1h)
교수매체	SPSS, 컴퓨터, 빔프로젝터
교재	SPSS26 매뉴얼(집현재)
강 사	곽화륜(건국대학교)

표본실무 과정 강의 개요서

담당자: 서유정(교육운영과, 042-366-6213)

과정명	표본실무
교육대상	제한없음
필요지식	SAS 프로그램 활용 능력, 표본기초 지식
선이수 권장과정	◦(집합)국가통계실무2(표본설계및추정), SAS 프로그래밍 활용 ◦(이러닝)표본이론기초, 예제로 본 SAS
교육목적	표본설계에 대한 이론지식 습득 및 실습 교육을 통해 표본설계를 할 수 있음
교육내용	‧ 표본조사와 표본분포의 이해(2h): 표본조사의 정의 및 필요성, 조사통계 목적, 표본 개념, 추정의 목적, 표본오차와 비표본오차 개념 등에 관한 기본적 지식 습득, 표본분포의 이해 ‧ 표본설계 기초이론(2h): 표본설계 개요(표본설계의 기본목표와 절차, 표본설계에서 고려해야 할 사항), 표본설계 기초 개념(기본단위와 추출단위, 모집단과 추출틀, 확률추출법과 비확률추출법, 표본오차와 비표본오차) ‧ 표본설계 이론과 추정(3h): 대표적인 표본추출 방법(단순무작위추출, 계통추출, 확률비례크기계통추출, 확률비례크기계통추출)과 표본설계 추출방법(층화추출, 집락추출, 이중추출)의 이론적 개념과 추정량 이해 ‧ 표본크기와 가중값(2h): 표본크기 결정, 표본배분 방법, 가중값의 의미와 작성 과정 ‧ 사업체 부문 표본설계 사례(2h): 사업체 부문 표본설계 사례 검토 ‧ 가구 부문 표본설계 사례(2h): 가구 부문 표본설계 사례 검토 ‧ 표본설계 기준 및 지침(1h): 국가통계 승인 표본설계 기준 및 지침을 통한 표본설계 시 검토사항 이해 ‧ 표본설계 및 추출 실습(2h): 이론에 기초하여 실제 표본설계와 추출과정 실습 ‧ 가중값 작성 및 추정 실습(2h): 이론에 기초하여 실제 가중값 작성 및 추정과정 실습
기대효과	◦표본조사 기획, 설계 능력 향상 ◦조사별 공표범위 결정 및 표본오차 작성 등 실제 업무에 활용 가능
교수방법	◦강의(18)
교수매체	파워포인트, SAS, R
교재*	◦주교재: 표본실무(통계교육원)
과정이력	‘09년 개설(2개 과정: 가구표본설계, 사업체표본설계)→‘10년 명칭 변경(2개 과정 통합하여 표본이론 및 실무)→‘18년 명칭 변경(표본실무)
강사	임찬수, 한혜은(통계청)