본문/내용
1. 통계 분석에 사용했던 가장 어려웠던 프로젝트 경험에 대해 설명해 주세요.
한 연구 프로젝트에서 전국 10개 시·도 5천여 명의 여성 건강 데이터 분석을 담당하였습니다. 이 과정에서 설문 응답 데이터의 결측치가 20% 이상 존재하였고, 변수 간 상관관계 분석 및 다중공선성 문제도 발생하였습니다. 이를 해결하기 위해 결측치는 다중대체법(Multiple Imputation)을 적용하였으며, 변수 선택 과정에서는 VIF(분산팽창인자)를 활용하여 10 이상인 변수들은 제거하였고, 단계적 회귀 분석으로 최적 모형을 도출하였습니다. 분석 후에는 표준화 계수와 p값을 검증하여 변수들의 유의성을 판단했으며, 최종적으로 여성의 정신건강에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하는 데 성공하였습니다. 이러한 과정에서 데이터 표준화, 정제, 변수 선택, 가정 검증 등 여러 어려운 단계들을 겪으면서 통계적 개념과 기술들을 모두 활용하여 신뢰성 높은 결과를 도출하였고, 연구의 실질적 정책 반영에 기여할 수 있었습니다.
2. 다양한 통계 소프트웨어(예 SPSS, R, SAS 등)를 사용한 경험이 있다면 구체적으로 어떤 작업에 활용했는지 말씀해 주세요.
다양한 통계 소프…