[[./|Class page]]
multivariate statistics in R
network analysis in R
  * A User’s Guide to Network Analysis in R (Use R!)
  * Statistical Analysis of Network Data with R (Use R!) 2014th Edition
 
[[https://lagunita.stanford.edu]]
[[https://campus.datacamp.com/courses/network-analysis-in-r|Network Analysis in R]] using igraph package -- from Datacamp
[[https://campus.datacamp.com/courses/marketing-analytics-in-r-statistical-modeling/|Marketing analysis in r statistics]] from Datacamp

각 요일은 (목, 화) 9시 10시반 순서
15 혹은 16 학교교육 (아닐 수 있음)
9/21 추석

====== Week01 (Sep 2, 7) ======
<WRAP half column>
===== ideas and concepts  =====

  * [[https://www.youtube.com/watch?v=YblmPrNv3sM|Installing R]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=Gzgk2K8inIQ|R use 1]] (https://www.youtube.com/watch?v=Gzgk2K8inIQ)
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=zBJfXRlUwdI|R use 2]] (https://www.youtube.com/watch?v=zBJfXRlUwdI)


Using <del>[[:theories]]</del> 
 
 
  * [[:research_methods_lecture_note#커뮤니케이션_연구문제_제기와_가설|연구문제와 가설]] and 
  * making [[:hypothesis|hypotheses]]
</WRAP>
<WRAP half column>
Installing R

===== Assignment =====
</WRAP>
====== Week02 (Sep 9, 14) ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
동영상 시청. 아래 동영상은 교재의 2장 이후를 다루는 내용이면서 계산적인 통계에 대해서 공부하기 위해서 꼭 필요한 내용이므로 숙지하시기 바랍니다. 동영상이 길어서 이 부분은 3주차에도 계속 시청합니다. 2주차 미팅은 9일 있습니다.
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=-q1VZz7PHf8|통계: 개괄적 소개 1]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=Z7XMMgLLfrQ|통계: 개괄적 소개 2]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=dQ1CYnuU_6s|통계: 개괄적 소개 3]]

  * 제2장. 여러분이 . . . = 통계관련 개념 개관 

  * [[:Research Question]]
  * [[:Hypothesis]]
    * Educated guess (via theories)
    * Difference 
    * Association
    * Variables (vs. ideas, concepts, and constructs)
      * [[:Operationalization]]
      * [[:Variables]], 
        * [[:level of measurement]]
          * [[:level of measurement#Nominal]]
          * [[:level of measurement#Ordinal]]
          * [[:level of measurement#Interval]]
          * [[:level of measurement#Ratio]]
        * [[:Types of Variables]] 
        * see [[http://chohongjoong.com/gnu4/bbs/board.php?bo_table=board02&wr_id=311&sfl=&stx=&sst=wr_datetime&sod=desc&sop=and&page=1|this blog]] written in Korean
          * [[:Independent Variable|IV]] 독립변인
          * [[:Dependent Variable|DV]] 종속변인
          * Control variable 제어변인
          * Mediator (Intervening) variable 매개변인

   * 제2장 
     * 통계적모형과 ([[:model]]) 적합성 (model fit)
     * 간단한 예로서의 [[:mean|평균]] (mean)
     * 제곱합 (오차의제곱합, 혹은 이탈의제곱합 혹은 deviation score의제곱합)
     * [[:variance|분산]]
       * 모집단 추정을 위해서 [[:why n-1|n-1 사용을 하는 이유]]
       * [[:degrees of freedom|자유도]]
     * [[:Standard Deviation|표준편차]]
     * [[:z_score]]
     * 샘플평균들의 집합
       * [[:Sampling Distribution]] 혹은 Distribution of Sample Means
       * Standard Deviation of Sample Means
       * [[:Standard Error]], 표준오차
       * Central Limit Theorem ([[:Central Limit Theorem]])
     * 예측에서의 (평균이 어디에서 나올까의 예측) 신뢰구간
     * 검정통계
$$ \text{Inferential Statistics} = \frac {\text{Effects}} {\text{Error}} $$

실제차이를 랜덤차이로 나눈 비율 

</WRAP>
<WRAP half column>

===== Assignment =====

</WRAP>
====== Week03 (Sep 16, 21) ======
<WRAP half column>
===== Activities =====
Read {{:the_third_person_effect_sprial_of_silence.pdf|this artile}}

===== Concepts and ideas =====

  * [[https://www.youtube.com/watch?v=cpdTptIl3Eg|분산에서 왜 n-1로 나누는가? 1 ]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=SZwy-cgU40E|분산에서 왜 n-1로 나누는가? 2 ]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=BUTvS4XVDkg|분산에서 왜 n-1로 나누는가? 3 ]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=YYWwmHgX4Yc|자유도]] [[:Degrees of Freedom]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=0O_Dkga0HgA|표준편차]] [[:Standard Deviation]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=mfImOa3_V1o|표준점수]] [[:Standard Score]]
  * [[:Standard Error]]
  * [[:Hypothesis testing]]


</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
</WRAP>
====== Week04 (Sep 23, 28) ======
<WRAP half column>
영상
Knowledge to understand hypothesis testing
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=gmnes_O8dSM|Sampling distribution]] or Distribution of the sample mean or Distsribution of sample means
    * [[:Sampling distribution]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=ffnQPTIwryM|Mean and variance of sampling distribution]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=-FehYptG-tY|Standard error and hypothesis testing]]
    * [[:hypothesis testing]]
[[:t-test]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=3a_Opcy037k|t-test, 4 kinds of]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=zHxytKBNloM|types of (hypothesis testing) error]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=--Omqk9KHbw|t-test in R]]
----

===== Class Activity =====
out of class 
  * intervene --
  * inter + ven(e) = between + come 
    * prevent
    * convention
    * convene
    * revenue
    * venue
    * convenient
    * adventure
    * invention
    * event
----
  * 가설 만들어 보기
    * No need to read [[:theories]]
      * the third person effect
      * [[:Spiral of Silence]]
      * [[:cognitive dissonance]]  
    * Read [[:hypothesis]]
    * [[http://behavioralsciencewriting.blogspot.kr/2011/09/how-to-write-hypothesis.html|how to write hypothesis]] at behavioral science writing. 
    * One sample hypothesis [[http://www.socialresearchmethods.net/kb/hypothes.php|Hypothesis]] at www.socialresearchmethods.net
===== Concepts and ideas =====
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
Assignment for all
  * Read [[:research_methods_lecture_note#커뮤니케이션_연구문제_제기와_가설]]
  * Read [[:research question]]
  * Read [[:hypothesis]]

Group assignment 1 (ma.21.w04.ga.id.var) 
  * 파일로 과제를 제출할 경우, ma.21.w04.ga.id.g그룹번호.docx 와 (예, ma.21.w04.ga.id.g02.docx) 같이 제출하세요.
  * [[:Hypothesis]] 문서의 [[:hypothesis#예]]의 "제3자 효과이론과 침묵의 나선이론 연계성" 논문을 읽고 가설을 기술하시오.
  * 각 가설의 독립변인(Independent variables), 종속변인 (dependent variables) 등을 나열하시오. 
  * 이 논문에 사용된 이론은 무엇인지 기술하고 설명하시오. 
  * 10월 2일 자정까지

Group assignment 2 (ma.21.w04.ga.making.ttest.h)
가설 만들어 보기
t-test (ma.21.w04.ga.making.ttest.h) -- t-test 동영상 시청을 마치고 하세요.
  * 파일제출시에는 ma.21.w04.ga.making.ttest.h.g10.docx와 같이 하세요.
  * 모집단 평균과 표준편차를 알고 있을 경우의 가설
  * 생략
  * 모집단의 파라미터를 모르는 두 집단의 평균과 표준편차만을 알고 있을 경우의 가설
  * 반복측정 가설 
  * 10월 5일 오전 10시 30분까지

</WRAP>

====== Week05 (Sep 30, Oct 5) ======
<WRAP half column>
===== ideas and concepts  =====
영상
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=sK02oxyItHc|ANOVA (F-test) 원리]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=DP4rCJdnD4c|ANOVA post-hoc test와 R에서의 예]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=rQIQ-P_VQHU|Factorial ANOVA]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=Uz_DYDlEPEc|Factorial ANOVA 예 (R 포함)]]

문서 + 텍스트 
  * [[:ANOVA]]
  * [[:Factorial ANOVA]]
===== Assignment =====
Group assignment 2 (w05.ga.finding.r.articles)
  * Read 
    * [[:Hypothesis]], 
    * [[:Types of Variables]], 
    * [[:Level of Measurement]],
    * [[:Operationalization]] 

  * 그룹의 학문적인 관심사를 논의하고 주제를 잡은 후, 키워드 혹은 주제와 관련된 가설이 (가설검증이) 있는 학술적인 논문 하나를 찾고 그 내용을 간단하게 요약하시오. 내용 중에는 
    * 연구에 대한 간략한 소개와 설명 
    * 관련된 이론에 대한 소개와 설명
    * 가설에 대한 설명 
    * 가설에 사용된 변인에 대한 파악 ([[:types of variables]])
    * 측정의 수준 ([[:level of measurement]]) 등과
    * 연구결과에 대한 설명이 포함되어야 합니다.

</WRAP>

====== Week06 (Oct 7, 12) ======
<WRAP half column>
첫번째 퀴즈
  * 10월 7일 
  * 오픈시간: 9:00-3:00
  * 퀴즈시간: 약 60-70분 (바뀔 수 있습니다)
  * 퀴즈문제: 약 50문제 (바뀔 수 있습니다)
  * 범위: 처음부터 - 5주차 반까지; 그리고 교재 제2장까지
  * 5주차 반까지란? ANOVA와 Post hoc test 까지 (즉, Factorial ANOVA와 예 제외)
  * 10월 7일 온라인 미팅 없습니다. 
  * [[sample questions]]



===== ideas and concepts  =====
  
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
  - Public opinion in online environments ((refer to {{:public.opinion.theories.introduction.pdf}} ))
    * [[:Spiral of Silence]]
    * [[:Pluralistic Ignorance]]
    * [[:The Third Person Effect]]
    * etc. 여론형성과 관련된 사회학적 혹은 사회심리학적 이론을 찾아보고 소개하기, 예로 위의 세가지. 얼마전 사회현상을 어떻게 설명하면 좋을까에 대해서 논의정리하기? 정확한 온라인 환경에서의 여론파악을 위해서 어떤 것이 필요할까?
    * 혹은 다른 문제에 대해서 (. . . 조에 따른 . . .)
  - Hypotheses
    * Multiple regression hypotheses. 
    * Google Survey Questions
 

</WRAP>

====== Week07 (Oct 14, 19) ======
<WRAP half column>
영상 시청 (8주차까지 볼 동영상입니다) 
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=4XLkoalGkms |Variance and Covariance]] 
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=9iRb7hBUjSU |Correlation (r) and Regression Analysis]] 
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=sXZ3yzJVbRo |Simple Regression e.g.1]]  
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=CbV-a5uL8OQ |Simple Regression e.g.2]] 
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=Dc67qlz1yKM |Multiple Regression, Intro]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=n9sainZvAqA |Multiple Regression, e.g ]]



===== ideas and concepts  =====
[[:correlation]]
[[:regression]]
[[:multiple regression]]
  * [[:r:correlation|correlation in r]]
  * [[:r:multiple regression|multiple regression in r]]

----
이하는 다음 주에
[[:Partial and semipartial correlation]]
[[:using dummy variables]]

[[:Statistical Regression Methods]]
[[:Sequential Regression]]



</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====

8주차 퀴즈 (2번째)
2021 Oct. 21 목요일
범위: 처음부터 - Simple regression 까지 (e.g.2 까지)
</WRAP>

====== Week08 (Oct 21, 26)  ======
<WRAP half column>
__**Mid-term period**__ 

한 연구자가 Performance와 각성(arousal) 간의 관계에 대한 연구를 하였다. 연구자는 문제를 해결하는 능력을 측정하는 실험을 아래와 같이 하여, 정리하였다. 

{{:c:ma:2021:pasted:20211021-091855.jpeg}}

{{:c:ma:2021:pasted:20211021-091425.jpeg?350}}

{{:c:ma:2021:pasted:20211021-091819.jpeg?350}}

</WRAP>

====== Week09 (Oct 28, Nov 2) ======
<WRAP half column>
===== ideas and concepts  =====
영상 
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=3OUw6ZlUU9k|Partial and Semipartial Correlation]] in Multiple Regression
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=lmvSW3Kemfk|Semipartial Correlation]] in Multiple Regression
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=uG8VD0HYuHw|Dummy Variables]] in Multiple Regression
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=Hkvohwi_Rfs|Beta Coefficient]] in Multiple Regression

----

[[:correlation]]
[[:regression]]
[[:multiple regression]]
  * [[:r:correlation|correlation in r]]
  * [[:r:multiple regression|multiple regression in r]]

[[:Partial and semipartial correlation]]
[[:using dummy variables]]

[[:Statistical Regression Methods]]
[[:Sequential Regression]]

===== Activity =====
[[:Multiple Regression Exercise]]

</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
</WRAP>

====== Week10 (Nov 4, 9) ======
<WRAP half column>
===== ideas and concepts  =====
[[:factor analysis]]
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
</WRAP>

====== Week11 (Nov 11, 16) ======
<WRAP half column>
===== ideas and concepts  =====
영상시청 
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=AXMtT5cYpZ4|Factor Analysis]] (요인분석)
문서 
  * [[:Factor Analysis]]

</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
</WRAP>

====== Week12 (Nov 18, 23) ======
<WRAP half column>
===== ideas and concepts  =====
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
The 3rd Quiz 
  * Nov. 23 (화)
  * 10:30 - 2:30 까지 오픈
  * 60-70분 제한시간
  * 처음부터 - multiple regression까지 
    * partial, semi-partial correlation 
    * dummy variables 
    * beta coefficient 까지 모두 포함


[[../factor analysis assignment]]

</WRAP>

====== Week13 (Nov 25, 30) ======
<WRAP half column>
===== ideas and concepts  =====
[[:social network analysis]]
[[:r:social network analysis tutorial]]
[[:r:social network analysis|sna in r]] 
[[:sna_eg_stanford|Stanford University egs.]]
</WRAP>
<WRAP half column>
===== announcement  =====
===== Assignment =====
Multiple regression excercise
    * 가설만들기
      * 하나의 종속변인과
      * 3개 이상의 독립변인 
        * 그 중 하나 이상의 종류변인 포함
    * 데이터수집 
    * 테스트
    * 고유영향력 측정하기 
</WRAP>

====== Week14 (Dec 2, 7) ======
<WRAP half column>
{{:insurance.csv}}

  * [[:t-test]]
  * [[:ANOVA]]
  * [[:factorial ANOVA]]
  * [[:correlation]]
  * [[:regression]]
Some R outputs will be used to ask the related concepts and ideas (the above). 

For the next quiz 
  * the above +
  * [[:multiple regression]]
    * [[:partial and semipartial correlation]]
    * [[:using dummy variables]]
  * [[:factor analysis]]

</WRAP>

====== Week15 (Dec 9, 14) ======
<WRAP half column>

[[:Mediation Analysis]]
</WRAP>

====== Week16 (Dec 16, 21) ======
<WRAP half column>
__**Final-term**__ covers:
계산문제를 제외하고 어떤 상황에서 어떤 통계방법을 써야하는지에 대해서와 아웃풋을 해석하거나 아웃풋에서 답을 유추하는 문제 등은 아래 범위에서 나올 수 있습니다. 
t-test, ANOVA, Factorial ANOVA 

그 외에 수업시간에 다룬 부분은 또한 포함합니다. 
correlation
regression
multiple regression
partial and semipartial correlation
using dummy variables
factor analysis
[[:social network analysis]]
<del>[[:r:social network analysis tutorial|sna tutorial]]
[[:r:social network analysis|sna in r]] 
[[:sna_eg_stanford:lab06|SNA e.g. lab 06]]
</del>
Some R outputs will be used to ask the related concepts and ideas (the above).

</WRAP>