R Cookbook
[[:b:r cookbook:getting_started|Chapter 1 Getting Started and Getting Help]]
[[:b:r cookbook:basics|Chapter 2 Some Basics]]
[[:b:r cookbook:navigating|Chapter 3 Navigating the Software]]
[[:b:r cookbook:input output|Chapter 4 Input and Output]]
[[:b:r cookbook:data structures|Chapter 5 Data Structures]]
[[:b:r cookbook:data transformations|Chapter 6 Data Transformations]]
[[:b:r cookbook:strings and dates|Chapter 7 Strings and Dates]]
[[:b:r cookbook:probability|Chapter 8 Probability]]
[[:b:r cookbook:general statistics|Chapter 9 General Statistics]]
[[:b:r cookbook:graphics|Chapter 10 Graphics]]
[[:b:r cookbook:linear regression and ANOVA|Chapter 11 Linear Regression and ANOVA]]
[[:b:r cookbook:useful tricks|Chapter 12 Useful Tricks]]
[[:b:r cookbook:beyond basic numerics and statistics|Chapter 13 Beyond Basic Numerics and Statistics]]
[[:b:r cookbook:times series analysis|Chapter 14 Time Series Analysis]]

[[../2018|이전 페이지]]
====== Week01 (Mar 16, 19) ======
<WRAP half column>
===== ideas and concepts  =====
https://youtu.be/6ExajWI_r2w
https://youtu.be/J8e5dEH8K_Q
https://youtu.be/W3DhUXI5cyQ
https://youtu.be/qCeTcvWBDNY
https://youtu.be/1hJm0O-RY4Q

Course Introduction --> [[../2020|syllabus]]
<WRAP box> 
Introduction to R and others
  - Downloading and Installing R
    - [[:the_r_project_for_statistical_computing]]
    - [[:r]], [[:r:getting started]]
  - Starting R
  - Entering Commands
  - Exiting from R
  - Interrupting R
  - Viewing the Supplied Documentation
  - Getting Help on a Function
  - Searching the Supplied Documentation
  - Getting Help on a Package
  - Searching the Web for Help
  - Finding Relevant Functions and Packages
  - Searching the Mailing Lists
  - Submitting Questions to the Mailing Lists
</WRAP>
기본용어
기술통계 ([[:descriptive statistics]])
추론통계 ([[:inferential statistics]])
아래의 개념은 [[:sampling|샘플링]] 문서를 먼저 볼것

  * 전집 ([[:population]])
  * 표본 ([[:sample]])
  * 모수치 ([[:sampling#parameter_statistics|parameter]])
  * 통계치 ([[:sampling#parameter_statistics|statistics]])

  * sampling methods
    * probability 
    * non-probability

가설 ([[:hypothesis]])
  * 차이와 연관 (difference and association) 
변인 ([[:variables]])
  * [[:types of variables]]
  * [[:level of measurement]]



</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
첫째주 숙제. 
   * class survey - [[https://bit.ly/3a96nd2]]
   * 만약에 조사방법론 수업을 동시에 듣고 있다면 지금 서베이 외에 동일한 서베이를 다시 한번 더 해야 합니다 (이 경우 마지막 질문은 생략가능). 조원 구성을 위해서 필요합니다. 

</WRAP>
====== Week02 (Mar. 23, 26) ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
<WRAP box>
Some [[:b:r cookbook:basics|basics]]
  - Introduction
  - Printing Something
  - Setting Variables
  - Listing Variables
  - Deleting Variables
  - Creating a Vector
  - Computing Basic Statistics
  - Creating Sequences
  - Comparing Vectors
  - Selecting Vector Elements
  - Performing Vector Arithmetic
  - Getting Operator Precedence Right
  - Defining a Function
  - Typing Less and Accomplishing More
  - Avoiding Some Common Mistakes
</WRAP>

----
from the previous lecture (research question and hypothesis)
  * [[:Research Question]]s (or Problems)
    * Two ideas guided by theories
    * Questions on their relationships
    * Conceptualization
  * [[:Hypothesis]]
    * Educated guess (via theories)
    * Difference 
    * Association
    * [[:Variables]] (vs. ideas, concepts, and constructs)
      * [[:Operationalization]]
      * [[:Types of Variables]]
        * [[:Independent Variable|IV]] 
        * [[:Dependent Variable|DV]]
        * Control variable
        * Mediating (Intervening) variable
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
</WRAP>
====== Week03 (Mar 30, April 2) ======
<WRAP half column>
3주차 온라인 강의 동영상
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=LO82Nwf2M3c| MS the 3rd Week 011: Grouping]] 22:34
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=nluWkZZ8zM8| MS the 3rd Week 012: the Basic (R cookbook)]] 32:00
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=IEr7MM4vpEU| MS the 3rd Week 013: Navigating the R]] 12:31
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=TPSApVNCM_c| MS the 3rd Week 014: Mean, Median, Mode (Howell, Ch. 4 Part)]] 16:17
이후 Howell, Ch. 4 내용 중 [[:Variance]]와 (분산) [[:Standard deviation]]은 (표준편차는) 이후 통계 검증방법을 이해하는데 기초가 되는 중요한 내용이니 꼭 숙지하시기 바랍니다.

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

<WRAP box>[[:b:r cookbook:navigating|Navigating]] software
  - Introduction
  - Getting and Setting the Working Directory
  - Saving Your Workspace
  - Viewing Your Command History
  - Saving the Result of the Previous Command
  - Displaying the Search Path
  - Accessing the Functions in a Package
  - Accessing Built-in Datasets
  - Viewing the List of Installed Packages
  - Installing Packages from CRAN
  - Setting a Default CRAN Mirror
  - Suppressing the Startup Message
  - Running a Script
  - Running a Batch Script
  - Getting and Setting Environment Variables
  - Locating the R Home Directory
  - Customizing R
</WRAP>
[[:Mean]]
[[:Mode]]
[[:Median]]
[[:Variance]]
[[:Standard Deviation]]

+-1 sd = 68% = +-1 sd
+-2 sd = 95% = +-1.96 sd 
+-3 sd = 99% (99.7%) = +-3 sd

표준점수 (unit with a standard deviation) = [[:z score]]

[[:Sampling distribution]] via random [[:sampling]]
[[:Central Limit Theorem]]

</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
Find two research articles that have listed hypotheses (social science research article would be good option). For each article: 
  - 각 가설을 적고
  - 독립변인과 종속변인 그리고 intervening (moderator) 변인 등이 무엇인지 설명하시오. 
  - 각 변인이 어떻게 측정되었는지 설명하시오. 
  - 각 가설이 어떤 종류인지 설명하시오. (차이, 연관의 가설)
  - 가설검증을 위해서 어떤 테스트방법을 취했는지 찾아서 기록하시오. 
due date: 다음 주 수요일 자정까지 완성하시오 (2018/09/26 11:59). 
</WRAP>
====== Week04 (April 6, 9) ======
<WRAP half column>
===== Class Activity =====


Lecture materials for this week
  * https://youtu.be/JvpOJPCBQkQ : R cookbook: data structure
  * https://youtu.be/_ynGzFFmm7U : Howell Ch 4. Variance 01: Introduction (DS, error, and SS)
  * https://youtu.be/HugtyhU7Im8 : Howell Ch. 4. Variance 02: Variance for sample and n-1

===== Concepts and ideas =====
<WRAP box>
[[:b:r cookbook:input_output|Input and output]]
  - Introduction
  - Entering Data from the Keyboard
  - Printing Fewer Digits (or More Digits)
  - Redirecting Output to a File
  - Listing Files
  - Dealing with “Cannot Open File” in Windows
  - Reading Fixed-Width Records
  - Reading Tabular Data Files
  - Reading from CSV Files
  - Writing to CSV Files
  - Reading Tabular or CSV Data from the Web
  - Reading Data from HTML Tables
  - Reading Files with a Complex Structure
  - Reading from MySQL Databases
  - Saving and Transporting Objects
</WRAP>


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

</WRAP>

====== Week05 (April 13, 16) ======
<WRAP half column>

  * https://youtu.be/RE6DSk1DcJI : 왜 분산에는 n-1을 사용하는가?
  * https://youtu.be/PrPoOCW3v1s : n-1 증명
  * https://youtu.be/Ssznnbdj5Lg : degrees of freedom
  * https://youtu.be/valhVpf-haY : standard deviation
  * https://youtu.be/Qaxj6LZ-iL0 : sampling distribution
  * https://youtu.be/AbeIQvJJ5Vw : sampling distribution e.g. in R

===== Concepts and ideas =====
[[:b:r cookbook:Data Structures]]
  - Introduction
  - Appending Data to a Vector
  - Inserting Data into a Vector
  - Understanding the Recycling Rule
  - Creating a Factor (Categorical Variable)
  - Combining Multiple Vectors into One Vector and a Factor
  - Creating a List
  - Selecting List Elements by Position
  - Selecting List Elements by Name
  - Building a Name/Value Association List
  - Removing an Element from a List
  - Flatten a List into a Vector
  - Removing NULL Elements from a List
  - Removing List Elements Using a Condition
  - Initializing a Matrix
  - Performing Matrix Operations
  - Giving Descriptive Names to the Rows and Columns of a Matrix
  - Selecting One Row or Column from a Matrix
  - Initializing a Data Frame from Column Data
  - Initializing a Data Frame from Row Data
  - Appending Rows to a Data Frame
  - Preallocating a Data Frame
  - Selecting Data Frame Columns by Position
  - Selecting Data Frame Columns by Name
  - Selecting Rows and Columns More Easily
  - Changing the Names of Data Frame Columns
  - Editing a Data Frame
  - Removing NAs from a Data Frame
  - Excluding Columns by Name
  - Combining Two Data Frames
  - Merging Data Frames by Common Column
  - Accessing Data Frame Contents More Easily
  - Converting One Atomic Value into Another
  - Converting One Structured Data Type into Another
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
조원들과 협력하여 

  * 선행연구조사와 가설이 수록된 사회과학 논문을 찾습니다
    * dbpia, kyobo scholar를 이용하세요
  * 선행연구조사에 수록된 내용을 요약합니다.
  * 가설을 소개합니다.
    * 각 가설의 독립변인과 종속변인 혹은 그 외의 변인종류를 밝힙니다
    * 각 변인이 어떻게 측정되었는지 그 측정수준을 밝힙니다
  * 논문을 하나 찾기 전에 조원들과 함께  조원들의 학문적 관심사에 대한 통일을 하여 재미있는 논문을 찾기를 권합니다. 가령 내가 디자인에 관심이 많은 학생이라면 UI와 관련된 논문에 더 관심이 갈 것입니다. 거기에 더하여 요사이 자율주행 자동차 (혹은 그냥 자동차) UI에 대한 논문이 사회과학에서 있어서 읽을 수 있다면 흥미로울 것입니다 (그런데 없을 것 같은 생각이 . . . )
  * 마감일은 다음 주 화요일 자정까지 입니다. 
  * 조원미팅은 카톡방이나 그 외의 테크놀로지를 이용하여 하시는 걸 권합니다. 
</WRAP>

====== Week06 (April 20, 23) ======
<WRAP half column>
오늘 할 일 (실시간 온라인 미팅)
  * 그룹확인 
  * 다음 주 퀴즈 공지
  * 그룹과제 설명
  * 그룹미팅


===== Concepts and ideas =====
<WRAP box>
[[:b:r cookbook:Data Transformations]]
  - Introduction
  - Splitting a Vector into Groups
  - Applying a Function to Each List Element
  - Applying a Function to Every Row
  - Applying a Function to Every Column
  - Applying a Function to Groups of Data
  - Applying a Function to Groups of Rows
  - Applying a Function to Parallel Vectors or Lists
Strings and Dates
</WRAP>

===== Announcement =====
  * First quiz on Week 07, Tuesday class (Oct. 16)
    * RANGE: Week 01 - 03 materials + lecture content + textbook 
      * [[:hypothesis]], [[:variables]], [[:types of variables]], [[:operationalization]]
      * [[:z-test]], [[:mean]] . . . . 
      * Textbook: 
        * chapter 2, 3, 4, 5
    * NEXT quiz will be held on Oct. 23 during the mid term schedule.
    * The 2nd quiz will cover 1st quiz + Week 05-07 materials. 
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
</WRAP>

====== Week07 (April 27, 30) ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
과제 리뷰 --> [[./groups ]]

[[:Hypothesis testing]]
[[:z-test]]
  * r 에서 qnorm(proportion) pnorm(z-score) function 이해 필요 
  * [[:z_score]] 참조
[[:types of error]]
[[:t-test]]
  * r 에서, qt(proportion, df), pt(t-score, df) function 이해 필요 
  * [[:r/probability?s[]=qnorm]] 참조

[[:b:r_cookbook:probability|Probability calculation in R]] <- Probability in R cookbook (텍스트북)


. . . . 
[[:ANOVA]]
[[:factorial anova]]
[[:correlation]]
[[:regression]]

<WRAP box>
[[:b:r cookbook:Probability]]
  - Introduction
  - Counting the Number of Combinations
  - Generating Combinations
  - Generating Random Numbers
  - Generating Reproducible Random Numbers
  - Generating a Random Sample
  - Generating Random Sequences
  - Randomly Permuting a Vector
  - Calculating Probabilities for Discrete Distributions
  - Calculating Probabilities for Continuous Distributions
  - Converting Probabilities to Quantiles
  - Plotting a Density Function
</WRAP>

</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
----
  * 가설 만들어 보기
    * [[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



==== 개인과제 ====
</WRAP>

====== Week08 (May 4, 7) ======
시험기간
보강영상 수업

====== Week09  (May 11, 14) ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
[[:b:r cookbook:General Statistics]]
[[:t-test]] 
[[:ANOVA]] 
[[:Factorial ANOVA]] 
[[:repeated measures anova]]
[[:correlation]] and [[:regression]] and [[:multiple regression]]
  * Before [[:regression]], SS actually is sum of (**error** squared of guessing estimates). 
  * sum of error square = 오차의 제곱의 합 = SS (오차라는 단어 없이 사용되는 용어) 
  * For this, read carefully [[:regression#%ED%91%9C%EC%A4%80%EC%98%A4%EC%B0%A8_%EC%9E%94%EC%97%AC%EB%B3%80%EB%9F%89_standard_error_residual|표준오차 잔여변량 (standard error residual)]] in Regression document.

  - Introduction
  - Summarizing Your Data
  - Calculating Relative Frequencies
  - Tabulating Factors and Creating Contingency Tables
  - Testing Categorical Variables for Independence
  - Calculating Quantiles (and Quartiles) of a Dataset
  - Inverting a Quantile
  - Converting Data to Z-Scores
  - Testing the Mean of a Sample (t Test)
  - Forming a Confidence Interval for a Mean
  - Forming a Confidence Interval for a Median
  - Testing a Sample Proportion
  - Forming a Confidence Interval for a Proportion
  - Testing for Normality
  - Testing for Runs
  - Comparing the Means of Two Samples
  - Comparing the Locations of Two Samples Nonparametrically
  - Testing a Correlation for Significance
  - Testing Groups for Equal Proportions
  - Performing Pairwise Comparisons Between Group Means
  - Testing Two Samples for the Same Distribution
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====

</WRAP>

====== Week10 (May 18, 21) ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
[[:multiple regression]] continued.
[[:using dummy variables]]

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

</WRAP>

====== Week11 (May 25, 28) ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====

[[:r:getting started]]
[[:b:r cookbook:basics]]
[[:b:r cookbook:navigating]] in r
[[:b:r cookbook:input output]] in r
[[:b:r cookbook:data structures]]
[[:b:r cookbook:data transformations]]
----
<WRAP box>
[[r:graphics|Graphics]]
  - Introduction
  - Creating a Scatter Plot
  - Adding a Title and Labels
  - Adding a Grid
  - Creating a Scatter Plot of Multiple Groups
  - Adding a Legend
  - Plotting the Regression Line of a Scatter Plot
  - Plotting All Variables Against All Other Variables
  - Creating One Scatter Plot for Each Factor Level
  - Creating a Bar Chart
  - Adding Confidence Intervals to a Bar Chart
  - Coloring a Bar Chart
  - Plotting a Line from x and y Points
  - Changing the Type, Width, or Color of a Line
  - Plotting Multiple Datasets
  - Adding Vertical or Horizontal Lines
  - Creating a Box Plot
  - Creating One Box Plot for Each Factor Level
  - Creating a Histogram
  - Adding a Density Estimate to a Histogram
  - Creating a Discrete Histogram
  - Creating a Normal Quantile-Quantile (Q-Q) Plot
  - Creating Other Quantile-Quantile Plots
  - Plotting a Variable in Multiple Colors
  - Graphing a Function
  - Pausing Between Plots
  - Displaying Several Figures on One Page
  - Opening Additional Graphics Windows
  - Writing Your Plot to a File
  - Changing Graphical Parameters
</WRAP>
</WRAP>

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

</WRAP>


====== Week12  (June 1, 4) ======
<WRAP half column>
===== Announcement =====
Quiz 03: Nov. 23
===== Concepts and ideas =====
[[:chi-square test]]
[[:b:r cookbook:probability]]
[[:b:r cookbook:general statistics]]

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

</WRAP>


====== Week13 (June 8, 11) ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====

</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
그룹 assignment: independent t-test, repeated measures t-test, ANOVA, Factorial ANOVA, repeated measures ANOVA, regression, multiple regression 와 관련된 가설을 만들고, 구글독스를 이용하여 설문문항을 작성하시오. 이를 이용하여 데이터를 수집한 후 검증을 하시오. 검증 결과를 최대한 자세하게 논하시오. 과제는 기본적으로 아래를 수행하여야 합니다.
  * 가설은 일반상식, 알고있는 사회과학 이론 등에 기반을 해서 만듭니다
    * 가설작성에는 가설에 대한 설명이 포함되어야 합니다. 즉, 가설만 만들어서는 부족합니다.
  * 구글서베이를 이용하여 서베이 문항을 만들 때 아래를 포함하여야 합니다.
    * 응답자 학번, 이름, 이메일 (참여 평가를 위해서: 참여 + (불)성실응답)
    * 각 가설을 검증할 수 있는 문항들 
  * R을 이용하여 검증합니다. 
  * 검증 결과를 의미있게 논합니다.
----
과제제출
  * 가설 소개와 설명
    * independent t-test
    * repeated measures t-test
    * ANOVA
    * Factorial ANOVA
    * repeated measures ANOVA
    * regression
    * multiple regression
  * 가설에 따른 설문 문항과 이 때의 IV와 DV 파악 및 측정 수준에 대한 설명
    * independent t-test
    * repeated measures t-test
    * ANOVA
    * Factorial ANOVA
    * repeated measures ANOVA
    * regression
    * multiple regression
  * 각 가설검증 분석결과 및 논의
    * independent t-test
    * repeated measures t-test
    * ANOVA
    * Factorial ANOVA
    * repeated measures ANOVA
    * regression
    * multiple regression
첨부파일 제출
  * 서베이 참여자 명단 (survey.participants.group.01.xlsx 와 같은 이름의 excel 파일 형식으로 따로 제출)
    * 강사가 우선 클래스메이트 명단을 배포할 것입니다 (excel 파일로).
    * 스프레드시트에 참여한 사람의 성과이름은 붙여서 적습니다.
    * 자신의 조에 속한 조원들도 자기 조 서베이에 참여합니다.
      * 완전참여 = 1
      * 비참여 = 0
      * 불완전참여 = 2
</WRAP>


====== Week14 (June 15, 18) ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
ANOVA
Linear Regression and ANOVA
http://commres.net/wiki/text_mining_example_with_korean_songs




</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
이번 주 주말에 (토요일) 퀴즈 봅니다. 
  * 사지선다 혹은 단답식
  * 토요일 오전 9:00 - 오후 6:00 중 시작시간 정할 수 있음
  * 퀴즈제한 시간은 40분정도

퀴즈 범위는 
stats part
  * [[:sampling distribution]]
  * [[:central limit theorem]]
  * [[:hypothesis testing]]
  * [[:z-test]]
  * [[:types of error]]
  * [[:t-test]]
  * [[:ANOVA]]
r part
  * [[:b/r_cookbook/data_structures|Data structure in r]]
  * [[:b:r cookbook:data transformations|Data transformation in r]]
 
</WRAP>

====== Week15 (June 22, 25) ======
<WRAP half column>
Final quiz
Part I  (필기시험): NO open book. 
  * [[:correlation]]  
  * [[:regression]]
  * [[:multiple regression]]
  * [[:chi-square test]]
  * [[:factor analysis]] - 이론적인 이해와 관련된 부분
  * r 과 관련된 내용 중 통계에 대한 이해와 관련된 부분, 예를 들면
    * t-test, ANOVA, Factorial  ANOVA output에 대한 이해
    * regression, multiple regression output에 대한 이해 등
Part II (r 실기시험): 교재와  R help만 허용
  * [[:b:r cookbook:getting started]]
  * [[:b:r cookbook:basics]]
  * [[:b:r cookbook:navigating]]
  * [[:b:r cookbook:input output]]
  * [[:b:r cookbook:data structures]]
  * [[:b:r cookbook:data transformations]]
  * [[:b:r cookbook:probability]]
  * [[:b:r cookbook:general statistics]]
  * [[:b:r cookbook:t-test]]
  * [[:b:r cookbook:anova]]
  * [[:b:r cookbook:linear regression]]
  * [[:b:r cookbook:multiple regression]]
    * [[:partial and semipartial correlation]]
    * [[:statistical regression methods]]
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
<color #ed1c24>**그룹과제 내용수정 ----**</color>
__그룹과제 내용을 아래와 같이 수정합니다.__

그룹 assignment: 
  * independent t-test, repeated measures t-test, ANOVA, Factorial ANOVA, repeated measures ANOVA, regression, multiple regression 와 관련된 가설을 만들고, 
  * MS WORD를 이용하여 각 가설에 대응하는 설문문항을 모두 작성하시오. 
  * 아래 가설에 대응하는 데이터를 자의적으로 만든 후 검증을 하시오. 
    * Independent t-test
    * ANOVA
    * Factorial ANOVA
    * Multiple Regression
  * 검증 결과를 자세하게 논하시오. 

과제는 기본적으로 아래를 수행하여야 합니다.
  * MS Word를 이용하여 작성합니다 (아래한글 제외)
  * 가설만들기:    
    * 가설은 일반상식, 알고있는 사회과학 이론 등에 기반을 해서 만듭니다
      * 가설작성에는 가설에 대한 설명이 포함되어야 합니다. 즉, 가설만 만들어서는 부족합니다.
      * 가설들은 서로 연관되어 있어도 좋습니다. 가령, 한 이론에서 파생된 t-test와 ANOVA 가설등.
      * 아래 통계테스트에 대응하는 가설을 모두 만들어야 합니다
        * Independent t-test
        * Repeated measures t-test
        * ANOVA
        * Factorial ANOVA
        * Repeated measures ANOVA
        * Regression
        * Multiple Regression
  * 설문문항 만들기
    * 각 가설에 대응하는 서베이 문항을 만들어야 합니다. 서베이문항은 다음을 포함합니다.
    * 각 가설을 (7개, indepedent t-test, repeated measures t-test, ANOVA, etc.) 검증할 수 있는 문항들 
  * 데이터 수집
    * <color #ed1c24>**데이터는 구글서베이를 이용하여 수집하지 않습니다.**</color>
    * 각 그룹 아래 가설에 해당하는 데이터를 <color #ed1c24>**인위적으로 만들어**</color> 테스트합니다. 
    * (인위적으로 만들) 응답자 수는 최소 30명으로 합니다. 즉, 30명의 데이터를 인위적으로 만듭니다.
      * Independent t-test
      * ANOVA
      * Factorial ANOVA
      * Multiple Regression
  * 가설의 검증
    * R을 이용하여 가설을 검증합니다. 
    * R 코드와 아웃풋을 MS Word에 기록합니다 
    * MS Word에서 R코드와 아웃풋에 사용되는 폰트는 fixed width로 합니다 (courier, courier new와 같은)
    * 분석은 인위적으로 데이터를 만든 가설만을 포함하면 됩니다.
      * Independent t-test
      * ANOVA
      * Factorial ANOVA
      * Multiple Regression (두 가지 이상의 IV 포함한)
  * 결론 쓰기
    * 검증 결과를 의미있게 논합니다.
    * 가설을 만드는데 사용된 이론이나 아이디어와 연관지어 의미있는 결론을 도출해 냅니다.

----
과제제출
  * 가설만들기
    * 가설 소개와 설명 (이론이나 논리적인 아이디어에 기반한)
    * 각 가설마다 새로운 이론을 사용할 필요는 없습니다.
      * independent t-test
      * repeated measures t-test
      * ANOVA
      * Factorial ANOVA
      * repeated measures ANOVA
      * regression
      * multiple regression
  * 변인, 변수 설명과 대응하는 설문문항 작성
    * 각 가설의 IV와 DV 파악 및 측정 수준에 대한 설명
    * 가설에 대한 설문문항 작성
  * 데이터 인위적 수집
  * 분석
    * 각 가설검증을 위해 사용된 코드 및 아웃풋
    * 이에 대한 설명
  * 결론
    * 검증 결과 논의 
</WRAP>
====== Week16 (June 22, 25) ======
<WRAP half column>
__**Final-term**__
  * July 02. 목요일 Quiz 봅니다. 
  * 퀴즈 시간은 12:00 - 5:00 입니다. 퀴즈 시간은 한정되어 있습니다. 연장이나 늦게 제출되지 않도록 할 예정입니다. 60분이 제한시간이면 이 시간이 지나면 자동제출됩니다.
  * 범위는 다음과 같습니다. 
    * t-test
    * ANOVA
    * Repeated measure ANOVA
    * Factorial ANOVA
    * correlation
    * Regression
    * Multiple regression
      * Using dummy variable 
      * Interpreting IVs roles
</WRAP>
<WRAP half column>
</WRAP>