[jgkim1008]

무엇을 했나요?

5단계(수집·분석)입니다. #45에서 확정한 계획대로 데이터를 받고 make flow를 돌렸습니다. 관련 이슈: #30

• fetch.py: KOSIS DT_1K41018에서 6개 광역시 × 2019Q1~2023Q4(2023Q1 제외)의 업종 A4·A2·A5 불변지수를 받아 로그로 변환합니다.
  • 지역×분기 완전성, 결측, 0 이하 값을 검사한 뒤 저장합니다.
  • 원자료는 받은 날짜와 함께 data/raw/에 둡니다(커밋 안 함).
• make flow 결과 파일을 추가했습니다: report.md, flow_log.json, run_manifest.json, figures/.

결과 요약

지표	추정치(로그)	95% 범위	판정
슈퍼마켓·잡화점 및 편의점 (주)	−0.084	−0.195 ~ 0.052	조건부 (p=0.42)
대형마트 (보조)	−0.010	−0.106 ~ 0.087	판단 불가 (가짜 시작일 검정 p=0.001)
승용차·연료 (가짜 지표)	−0.020	−0.147 ~ 0.064	조건부

• 전체 판정(가장 보수적인 것): 판단 불가
• 주 지표: 범위가 0을 포함합니다. 평행추세 검정과 가짜 시작일 검정은 통과했습니다.
• 반박 검정(울산 제외, 계획서 drop_unit): 주 지표 −0.061 [−0.154, 0.093], 조건부. 방향은 같습니다.
  • 공통 실행기가 drop_unit을 실행하지 않아 울산 제외 패널(data/panel_no_ulsan.csv)로 따로 돌렸습니다.

케이스

cases/jgkim1008-daegu-mart-holiday

체크리스트

• plan.yaml을 결과를 보기 전에 작성·커밋했습니다 (plan(jgkim1008-daegu-mart-holiday): 대구 대형마트 의무휴업 평일 전환 분석 계획 #34, plan(jgkim1008-daegu-mart-holiday): 대조군 정의·주 지표 수정 (데이터 수집 전) #45. 이 PR에서 plan.yaml 변경 없음)
• 새 분석이면 계획만 담은 PR을 먼저 올렸습니다 (plan(jgkim1008-daegu-mart-holiday): 대구 대형마트 의무휴업 평일 전환 분석 계획 #34, plan(jgkim1008-daegu-mart-holiday): 대조군 정의·주 지표 수정 (데이터 수집 전) #45)
• 결과 PR이면 discussion.md > 결과를 한 문장으로를 채웠습니다 — 다음 6단계 PR에서 작성 (지금은 임시 문장)
• 데이터 출처와 라이선스를 plan.yaml > data_sources에 명시했습니다 (KOGL-1)
• API 키·.env·개인정보가 담긴 원자료·재배포 불가 데이터를 포함하지 않았습니다
• 그림/수치는 fetch.py → make flow 실행으로 재현 가능합니다 (재수집 시 panel.csv 동일, 재실행 시 같은 판정 확인)
• make check (ruff + pytest)가 통과합니다
• 다른 사람의 폴더나 core/를 (합의 없이) 수정하지 않았습니다
• 원자료·가공 데이터 파일을 커밋하지 않았습니다

리뷰어에게

• 대형마트의 가짜 시작일 p=0.001: 대조 지역이 5곳뿐이라, 대구가 가장 극단이면 실행기의 무작위화 p가 바닥(≈0.001)에 붙습니다. 이 문제일 가능성이 큽니다(계획서 abstention 주석에 사전 기록). 그래도 규칙대로 판정은 낮췄습니다.
• 일반 군집 표준오차(CRV1): 이 방식으로는 주 지표 p≈0.03입니다. 처치 지역이 1곳이면 과소추정되므로, 계획서대로 무작위화 추론(p=0.42)을 따랐습니다.

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