집안별 과거시험 합격자와 혼인연결망의 관계

혼인 연결망 중심성 데이터와 조선문과방목 데이터와의 관계를 살펴봅니다.

집안별 과거시험 합격자와 혼인연결망의 관계

  • 혼인 연결망 중심성 데이터와 조선문과방목 데이터를 합쳐서 둘 간의 관계를 알아봅니다. 이를 위한 dataset과 data handling code는 다운로드 탭에서 제공합니다.

Working flow chart

결과

종속변수 degree centrality betweenness centrality
Variable Pooled_OLS Fixed effect Pooled_OLS Fiexed effect
집안별
문과시험
합격자 수

18.496*

171.835***

86.4360***

156.232***
집안별
문과시험
합격자의
평균 등수

-31.001*

-37.204

-16.759

-26.807
상수 561.359*** 519.638*** 247.195*** 228.197***
N 1227 1227 1227 1227
r2 0.008 0.085 0.107 0.099
r2_o 0.004 0.107
r2_b 0.015 0.125
r2_w 0.085 0.099
sigma_u 284.304 193.148
sigma_e 389.121 320.665
rho 0.348 0.266

변수 정의

  • 집안별 문과시험 합격자 수: 50년 단위 연대별 그리고 집안별 문과시험 합격자의 수를 세어서 표준화 함
  • 집안별 문과시험 합격자의 평균 등수: 50년 단위 연대별 그리고 집안별 문과시험 합격자의 합격 등위를 역산하여 평균하고 표준화 함

모형 소개

Pooled_OLS
패널자료, 시간자료임을 고려하지 않고 추정한 회귀모형.
오차항의 자기상관 가능성과 그룹 또는 개인 간 이분산성이 존재할 가능성이 있다.
Fixed Effect
오차항을 ui(time-invariant error term)와 eit(time-varying error term)로 구분하여 ui를 모수로 추정하는 모형.
즉 패널축 그리고 시간축에 따라 어떤 변수의 효과가 변화할 수 있는데, 그렇지 않은 변수가 있다면 고정효과로 잡아내어 다른 측정되지 않는 변수들의 효과를 통제한 모형

모형 요약

  • 연결정도 중심성이 종속변수일 때, 그리고 매개 중심성이 종속변수을 때
  • 집안별 문과시험 합격자 수가 많을수록 혼인연결망에서의 중심성이 증가한다.
  • 이 효과는 횡단면 회귀시보다 고정효과모형을 사용하였을 때 각각 9배 이상, 2배 가량 크다.
  • 시간불변인 패널개체별 특성인 오차항 ui가 차지하는 비율은 각각 .348, .266이다.
  • 집안별 문과시험 합격자의 평균 등수가 높을수록 혼인연결망에서의 연결정도 중심성이 낮아지는 현상은 흥미롭다.