통계에 대한 기초적인 이해 가설과 가설검증 * 가설의 종류와 그 종류에 따른 통계분석법 * z-test * t-test * ANOVA * Factorial ANOVA * correlation * regression * multiple regression * factor analysis * . . . * 위를 위해서 꼭 이해해야 할 것들 * Variance * Standard Deviation * Standard Error (Standard Deviation of Sample Means) * Hypothesis Testing 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 4) ====== Course Introduction --> [[../2021|syllabus]] ===== ideas and concepts ===== 동영상 (R 관련) * [[https://youtu.be/6ExajWI_r2w]] 수업소개 * [[https://youtu.be/J8e5dEH8K_Q]] 서베이 참여 설명 * [[https://youtu.be/KYQFY8c2ePI]] R 과 R studio 인스톨 * [[https://youtu.be/qCeTcvWBDNY]] R studio 기초 설명 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 동영상 (통계관련 샘플링에 대한 설명) *[[https://youtu.be/1hJm0O-RY4Q]] Sampling 과 관련된 아이디어와 용어 설명 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]] ===== Assignment ===== ====== Week02 (Mar. 8, 11) ====== ===== Concepts and ideas ===== [[:Sampling]] [[:Hypothesis|가설]] [[https://youtu.be/k1sdZtdeDu0|지난 동영상 리캡 및 가설에 대한 소개]] [[https://youtu.be/gLWjVDl2_6o|가설에 대한 소개 및 설명]] [[https://youtu.be/Q9cradIrY2M|가설이 만들어지는 이유]] [[https://youtu.be/hvTnKaX6wSg|가설의 예]] [[https://youtu.be/eno5USKD34U|변인의 종류와 변인측정의수준]] 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 ---- 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 * [[:Level of Measurement]] ===== Assignment ===== ====== Week03 (Mar 15, 18) ====== [[./grouping explained|그룹핑 설명 때 쓴 자료]] 3주차 온라인 강의 동영상은 4주에 걸쳐서 보시기 바랍니다. 즉, 4주 중에 따로 동영상 올리지 않습니다. * [[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 * 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 * [[https://youtu.be/RE6DSk1DcJI]] 왜 분산에는 n-1을 사용하는가? (직관적인 이해) * [[https://youtu.be/PrPoOCW3v1s]] n-1 증명 --> **비공개였었기에 첫번째 퀴즈에는 나오지 않습니다.** 지금은 공개가 되어 있고 두번째 퀴즈부터는 범위에 포함될 수 있습니다. * [[https://youtu.be/Ssznnbdj5Lg]] Degrees of freedom * [[https://youtu.be/valhVpf-haY]] Standard deviation ----- 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 ===== [[: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 [[: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]] ===== Assignment ===== 그룹과제: 그룹 별로 가설을 나열하고 있는 연구논문을 찾으세요. 논문숫자는 각 그룹의 구성원 숫자와 같아야 합니다. 예를 들면 그룹 구성원이 4명인 조는 4개의 연구논문을 찾아야 합니다. 각 논문 당 아래를 수행해야 합니다. * 찾은 논문의 출처를 밝힙니다. 밝히는 형식은 아래와 같습니다. * 저자1, 저자2, 저자3. (1998). 아티클제목. 저널제목, vol(num). 페이지-페이지. - 각 가설을 적고 * 가설은 모두 적는 것을 원칙으로 하되 * 다섯 개가 넘으면 다섯개에 한정합니다. - 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 (과제평가에서 제외하므로 그냥 최선을 다해서 기록하시오). 과제제출은 4주 금요일 자정까지입니다. * ms21.ga.w03.groupID.pdf * ms21.ga.w03.groupID.docx * ms21.ga.w03.groupID.odc * 아래한글은 안받습니다. * 그룹과제니까 한 사람이 대표로 제출하시면 조원 모두 제출한게 됩니다. ====== Week04 (March 22, 24) ====== 4주차에는 과제에 대한 설명도 필요하고 해서 월요일 날 실시간 미팅이 있습니다. 참석부탁해요~ ===== Class Activity ===== Lecture materials for this week ===== Concepts and ideas ===== [[: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 ===== Assignment ===== ====== Week05 (March 29, April 1) ====== ===== Announcement Quiz 01 ===== 다음 주 목요일 퀴즈 있습니다. 퀴즈 범위는 * 5주차까지 언급된 모든 동영상 * R 과 관련해서는 동영상 내용만 포함합니다. 문서 * [[:Sampling]] * [[:Hypothesis]] * [[:Variables]] * [[:Types of Variables]] * [[:Level of Measurement]] * [[:Operationalization]] * [[:Conceptualization]] * [[:Mean]], [[:Median]], [[:Mode]] * [[:Variance]], [[:Standard Deviation]] * [[:Sampling Distribution]] * [[:Central Limit Theorem]] * [[:Sampling Distribution in R]] * 시험문제는 4지선다 혹은 단답식 답입니다. * 문제는 모두 50문제 정도이고 오픈북 상태에서의 시험이므로 40분정도의 제한시간을 둡니다. 즉, 일단 시작한 시험은 40분 후에 닫힙니다. * 시험문제는 목요일 10시반부터 6시까지 오픈될 예정입니다. 일단 시작된 시험은 제한시간 내에 풀어야 합니다. 동영상 시청 * https://youtu.be/Qaxj6LZ-iL0 : sampling distribution * https://youtu.be/0RZJbZtzs6s : sampling distribution e.g. in R * https://youtu.be/AbeIQvJJ5Vw : mean and variance (standard deviation) in sampling distribution (샘플평균들의 집합에서의 평균과 분산 (표준편차)) * https://youtu.be/zFdbt2XoeM4 : CLT (central limit theorem) and standard error 중심극한정리와 표준오차 * https://youtu.be/Udp-4MLAlvc : Testing hypothesis based on CLT principle CLT에 근거를 둔 가설의 검증 * [[:sampling distribution 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 ===== Assignment ===== ====== Week06 (April 5, 8) ====== ===== Concepts and ideas ===== 이번 주 동영상 * https://youtu.be/hX0mbKm6M4s : z-test (z 테스트) * https://youtu.be/06xTY1cVtb8 : z score (표준점수) * https://youtu.be/aG8X6EUu7xI : probability in R (R에서의 확률분포함수들) 또한 R에서 데이터를 (테이블 혹은 어레이) 이용하여 function을 적용하는 것에 대해서 잘 익혀두시기 바랍니다. 이는 R cookbook의 아래 내용에 해당이 됩니다 (특히 sapply, tapply, by 등) [[: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 ===== Announcement ===== ===== Assignment ===== ====== Week07 (April 12, 15) ====== ===== Concepts and ideas ===== [[:Hypothesis testing]] [[:z-test]] * r 에서 qnorm(proportion) pnorm(z-score) function 이해 필요 * [[:z_score]] 참조 [[:types of error]] 7주차 동영상 * t-test * https://youtu.be/Eje8lR8EXPc t-test: Intro * https://youtu.be/BL9TZbDUVWg t-test: One sample t-test * https://youtu.be/E7QUCYRcbM0 t-test: Independent samples t-test; repeated measure t-test 일부 * https://youtu.be/CV-DY9xdxtc t-test: Repeated measure t-test 계속 * 관련 문서: [[:t-test]] * [[:r:t-test|t-test in r]] * 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) [[: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 ===== 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 ===== 8주차 퀴즈 ===== * 26일 월요일 10시반 - 4시 까지 오픈됩니다. * 퀴즈제한시간은 60분입니다. * 현재까지는 50문제입니다. * 퀴즈문제가 조정되어 추가되거나 감소되면 시간이 조금 변할 수 있습니다. * 범위는 첫번재 퀴즈 범위 더하기 6, 7주차 내요입니다. ====== Week08 (April 20, 26) ====== 시험기간 보강영상 수업 ====== Week09 (April 29, May 3) ====== ===== Concepts and ideas ===== 영상 ANOVA * https://youtu.be/bNK5iIjAoHI : Intro to ANOVA (F-test) * https://youtu.be/L9ns0vuvWJ8 : principles of ANOVA * https://youtu.be/xOixsz4Qkz0 : ANOVA, calculation based on the priciple * https://youtu.be/kyVXFS3jts4 : post-hoc test / t-test vs. ANOVA 위키페이지 참조 * [[:ANOVA]] * [[:Factorial ANOVA]] * [[:repeated measures anova]] [[:b:r cookbook:General Statistics]] - 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 vene . . . go or come intervene * intervenient convene * convention * convent * convenient contravene prevent advent circumvent ===== Assignment ===== ====== Week10 (May 6, 10) ====== ===== Concepts and ideas ===== 10주차 동영상입니다. * https://youtu.be/IpuyWhk1R9g : Factorial ANOVA * https://youtu.be/UuJhej1eJJI : Factorial ANOVA by hand * https://youtu.be/rl6zs1lK0BE : Factorial ANOVA egs. ===== Assignment ===== 과제 . . . . __ms.ga.w10.doing.anova.groupID__ * 13일 목요일 자정까지 완성하세요. * R에 탑재되어 있는 데이터 중의 하나는 ToothGrowth이다. 이 데이터는 기니아피그의 이빨길이를 측정한 것인데 비타민 C를 먹인 효과를 보는 것이다. 데이터에 대한 설명은 ?ToothGrowth 로 살펴볼 수 있다. * 비타민의 효과에 대한 ANOVA를 (oneway ANOVA) 수행하고 그 스크립트와 결과를 카피하여 그룹과제에 올리고 분석한 결과를 설명하시오. 분석 결과에는 * 가설 * 스크립트 * 아웃풋 * 해석이 포함되어야 합니다. * 비타민과 복용량의 효과에 대한 factorial ANOVA를 수행하고 그 스크립트와 결과를 카피한 후, 그룹 저널에 올리고 분석하시오. 결과에는 * 가설과 * 스크립트 (명령어) * 아웃풋 * 해석이 포함되어야 합니다. * 과제는 fixed-width font로 쓰여져야 합니다 (예를 들면, courier new). ====== Week11 (May 13, 17) ====== ===== Concepts and ideas ===== 동영상 (총 5 개) * https://youtu.be/vwxdhllHM-8 : Repeated Measures ANOVA, Intro * https://youtu.be/L_jzB650Llo : Repeated Measures ANOVA in R ---- * https://youtu.be/Cj7mxGBrIU8 : Correlations 01 * https://youtu.be/oYKFeuAn140 : Correlations 02 * https://youtu.be/aHdb4j3ybX8 : Spearman (Rank ordered) Correlation [[:repeated measure ANOVA]] [[:correlation]] ---- [[:regression]] [[:multiple regression]] [[:using dummy variables]] [[: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]] ---- [[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 ===== Assignment ===== 과제명: ms21.w11.ga.covariance.exercise 제출파일명: ms21.w11.ga.covariance.exercise.group##.odc (docx) 과제내용: 아래 데이터를 다운로드 받아서 두 변인 간의 상관관계계수를 구하시오. {{:income.happiness.csv}} 데이터는 수입과 행복을 측정한 것입니다. 실제 데이터를 살펴보고 R로 읽어 온 후에 R을 이용하여 아래를 구하시오. R에서의 명령어와 아웃풋을 카피/패이스트 하여 제출하시오 (fixed-font를 사용하여). * 각 변인의 deviation score 값을 구하여 ds.inc 와 ds.hap 에 저장하시오. * 두 변인의 SP값을 (Sum of Product) 구하여 sp.dat 에 저장하시오. * 두 변인의 df값을 구하여 df.dat 에 저장하시오. * 두 변인간 covariance값을 r의 cov 명령어를 이용하여 구하여 cov.dat값에 저장하시오. * sp.dat / df.dat 값을 구하여 cov.cal 값에 저장하시오. * cov.cal 과 cov.dat 값이 같은지 비교하시오. (힌트: ''=='' 연산자를 이용하여 확인하시오) * 각 변인의 standard deviation 값을 구하여 sd.inc, sd.hap에 저장하시오 * 우리가 배운 correlation값을 구하는 공식에 따라서 r 값을 구해서 r.cal 에 저장하시오. * R의 cor 명령어를 이용하여 correlation coefficient값을 구하여 r.dat 에 저장하시오. * r.cal 과 r.dat 을 비교하시오. 금요일 자정까지 완성하여 제출하세요. ====== Week12 (May 19, 24) ====== ===== Announcement ===== ===== Concepts and ideas ===== 동영상 Regression - https://youtu.be/68gho4ubOjs : Regression 1. Intro - https://youtu.be/qXSRgSh1rw0 : Regression 2. e.g. 1 - https://youtu.be/I8wt2W7-Iio : Regression 3. e.g. 2 [[:chi-square test]] [[:b:r cookbook:probability]] [[:b:r cookbook:general statistics]] Graphics ===== Assignment ===== ====== Week13 (May 26, 31) ====== ===== Concepts and ideas ===== 영상 * https://youtu.be/LOEinkXaskA : Multiple Regression 01 Intro. * https://youtu.be/v6LswXPvEWY : Multiple Regression 03 Interpreting ivs * https://youtu.be/tc6wb7fBmiY : Week13 Multiple Regression 02 Dummy variables ===== 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 만듭니다. * 데이터를 구합니다. * 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 ====== Week14 (June 3, 7) ====== 영상보기 * https://youtu.be/AXMtT5cYpZ4 Factor Analysis ===== Concepts and ideas ===== ANOVA Linear Regression and ANOVA http://commres.net/wiki/text_mining_example_with_korean_songs ===== Assignment ===== 6월 3일 목요일 제3차 퀴즈를 봅니다. * 사지선다 혹은 단답식 * 오전 10:30 - 오후 3:30 중 시작시간 정할 수 있음 * 퀴즈제한 시간은 50분-60분 정도 퀴즈 범위는 stats part * [[:sampling distribution]] * [[:central limit theorem]] * [[:hypothesis testing]] * [[:z-test]] * [[:types of error]] * [[:t-test]] * [[:ANOVA]] * [[:Factorial ANOVA]] * [[:Repeated Measure ANOVA]] * [[:correlation]] * [[:Regression]] * [[:Multiple Regression]] 중에서 Introduction부분까지만 (동영상) -- 관련 위키문서도 거기까지만입니다. * Using Dummy Variables * Interpreting IVs r part * [[:b/r_cookbook/data_structures|Data structure in r]] * [[:b:r cookbook:data transformations|Data transformation in r]] * [[:b:r_cookbook:general statistics]] in r r은 주로 아웃풋에 대한 질문이 있을 예정입니다. 오픈 북이니 모든 명령어 등을 외울 필요는 없습니다. ====== Week15 (June 10, 14) ====== ===== Assignment ===== **그룹과제 내용수정 최종 ----** __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. * 각 가설에 대응하는 데이터를 자의적으로 만든 후 검증을 하시오. * 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 가설의 IV와 DV 파악 및 측정 수준에 대한 설명 * 가설에 대한 설문문항 작성: 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 * **데이터는 수집할 필요가 없습니다.** * 각 그룹 아래 가설에 해당하는 데이터를 **인위적으로 만들어** 테스트합니다. 혹은 기존에 존재하는 데이터를 활용해도 됩니다. * (인위적으로 만들) 응답자 수는 최소 30명으로 합니다. 즉, 30명의 데이터를 인위적으로 만듭니다. * 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) * 결론 쓰기 * 검증 결과를 의미있게 논합니다. * 가설을 만드는데 사용된 이론이나 아이디어와 연관지어 의미있는 결론을 도출해 냅니다. ====== Week16 (June 17, 21) ====== __**Final-term**__ * 마지막 퀴즈 * 퀴즈 시간은 10:30 - 5:00 입니다. 퀴즈 시간은 한정되어 있습니다. 연장이나 늦게 제출되지 않도록 할 예정입니다. 60분이 제한시간이면 이 시간이 지나면 자동제출됩니다. * 범위는 다음과 같습니다. * Statistics * [[:sampling distribution]] * [[:central limit theorem]] * [[:hypothesis testing]] * [[:z-test]] * [[:types of error]] * [[:t-test]] * [[:ANOVA]] * [[:Factorial ANOVA]] * [[:Repeated Measure ANOVA]] * [[:correlation]] * [[:Regression]] * [[:Multiple Regression]] * [[:Factor Analysis]] * R related (교재가 다루지는 않지만 이번학기 중에 다루었던) * [[:r:t-test]] * [[:r:anova]] and factorial anova * repeated measure anova * [[:r:correlation]] * regression and [[:r:multiple regression]] * [[:r:factor analysis]] * R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시고, 명령어를 어떻게 사용하는지에 대해서도 알아두어야 합니다. 오픈북이므로 교재나 그외의 것을 참조해도 됩니다.