Table of Contents

Class page
multivariate statistics in R
network analysis in R

https://lagunita.stanford.edu
Network Analysis in R using igraph package – from Datacamp
Marketing analysis in r statistics from Datacamp

금, 화 9시

Week01

(Sep 2, 6)

ideas and concepts

Using theories

Installing R

Using a data set: mtcars

Assignment

Week02

(Sep 9, 13)

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.

  • 제2장. 여러분이 . . . = 통계관련 개념 개관

$$ \text{Inferential Statistics} = \frac {\text{Effects}} {\text{Error}} $$

실제차이를 랜덤차이로 나눈 비율


\begin{eqnarray*} s^2 & = \frac {SS}{df} \\ \sqrt{s^2} & = s \end{eqnarray*}

Assignment

Week03

(Sep 16, 20)

Activities

Group self-registration at ABB
Group membership adjustment

Concepts and ideas

Assignment

Group Assignment

주제: 유튜브 댓글의 제3자효과는 어떻게 나타날까?
주제: 필터버블 효과는 어떻게 나타날까?

위의 주제로 가설을 그룹구성원의 숫자만큼 만드시오.
가설의 변인의종류와 측정수준을 말하시오.

Week04

(Sep 23, 27)
영상
Knowledge to understand hypothesis testing

t-test

—-

Class Activity

out of class

  • intervene –
  • inter + ven(e) = between + come
    • prevent
    • convention
    • convene
    • revenue
    • venue : place people to come
    • convenient : to come together → suit → fit
    • adventure : things about to happen (곧 일어날 일)
    • invention : into + come : about to know : discovered
    • event

—-

Hypothesis

  • 가설 만들어 보기
    • No need to read theories
      • 원 이론은 사람들은 다른 사람들의 생각, 의견에 대한 파악이
      • 무의식적이지만 체계적으로 혼돈없이 잘 일어날 것을 가정한다.
      • 그렇다면 이것이 온라인에서는 어떨까?
        • 온라인에서 소수의 아이디어를 가진 사람이나 집단이
        • 다수인 양 한다면 이것이 오프라인에 일어날 때 보다
        • 더 효과적이지 않을까?
      • 위의 생각에 기반한 가설은 어떻게 세울 수 있을까?
  • Is your hypothesis based on your research on a topic?
  • Can your hypothesis be tested?
  • Does your hypothesis include independent and dependent variables?

from https://www.verywellmind.com/what-is-a-hypothesis-2795239

  • kinds of hypothesis
  • Identifying IV and DV (and Intervening Variable)
  • measurement (operationalization :: 조작화)
  • Students who eat breakfast will perform better on a math exam than students who do not eat breakfast
  • Identify and its level of measurement (lom, 측정수준):
    • IV
    • IV's lom
    • DV
    • DV's lom

Concepts and ideas

Assignment

Assignment for all

Group assignment 1 (ma.22.w04.ga.id.var)

  • 파일로 과제를 제출할 경우, ma.22.w04.ga.id.g그룹번호.docx 와 (예, ma.21.w04.ga.id.g02.odc) 같이 제출하세요.
  • Hypothesis 문서의 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.

Group assignment 2 (ma.22.w04.ga.making.ttest.h)
가설 만들어 보기
t-test (ma.22.w04.ga.making.ttest.h) – t-test 동영상 시청을 마치고 하세요.

  • 파일제출시에는 ma.22.w04.ga.making.ttest.h.g10.docx와 같이 하세요.
  • 모집단 평균과 표준편차를 알고 있을 경우의 가설
  • 두번째 종류는 생략
  • 모집단의 파라미터를 모르는 두 집단의 평균과 표준편차만을 알고 있을 경우의 가설
  • 반복측정 가설

Week05 (Sep 30, Oct 4)

ideas and concepts

영상

문서 + 텍스트

Assignment

Group assignment 2 (w05.ga.finding.r.articles)

  • 그룹의 관심사에 어울리는 F-test 가설을 만드시오
  • ma.22.ga.w05.mk.anova.hyp
    • 첫번째 가설은 One-way ANOVA
    • 두번째 가설은 Two-way ANOVA
    • 세번째 가설은 One-way repeated measure ANOVA 가설이어야 합니다.
    • 각 가설은 제시되면서 그 근거가 간단히 설명되어야 합니다.
    • IV, DV를 밝히고, 각 변인이 어떻게 측정되었는지 (될 것인지) 밝히시오.
    • 9일까지 완성, 제출하세요

Week06

(Oct 7, 11)
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

Assignment

  1. Public opinion in online environments 1)
    • 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 . . .)
  2. Hypotheses
    • Multiple regression hypotheses.
    • Google Survey Questions

Week07

Activity

  • 데이터 불러오기
 dat <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/regression01-bankaccount.csv") 
  • 살피기 str(dat)
  • 가설만들기 : 독립변인으로 fammember를, 종속변인으로 account를 (통장갯수를)
    • ?
  • 변인관련 실습
    • DV의 SS 값은 무엇인가?
    • DV의 df 값은 무엇인가?
    • DV의 Variance는 무엇인가?
    • IV와 DV의 Covariance 구하기
      • SP?
      • df?
    • correlation coefficient값은?
    • SSreg 값은?
    • SSres 값은?
    • r square 값은?
    • F test 값은?
  • Regression test
 dat.lm <- lm(account~fammember, data=dat) 

Assignment

8주차 퀴즈 (2번째)
10월 25일 화A교시
범위: 처음부터 - Simple regression 까지 (e.g.2 까지)

Week08

(Oct 21, 25)
Mid-term period

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

20211021-091855.jpeg

20211021-091425.jpeg

20211021-091819.jpeg

Week09

Assignment

Week10

(Nov 4, 8)
영상: Factor Analysis

문서
Mediation Analysis
Path Analysis in R

ideas and concepts

factor analysis

Assignment

Week11

(Nov 11, 15)

ideas and concepts

영상시청

문서

Assignment

Week12

(Nov 18, 22)

ideas and concepts

Assignment

The 3rd Quiz

  • Nov. 25 (금)
  • 처음부터 - multiple regression, mediation analysis, path analysis
    • partial, semi-partial correlation
    • dummy variables
    • beta coefficient
    • mediation analysis
    • path analysis

factor analysis assignment

Week13

announcement

Assignment

Week14

(Dec 2, 6)
insurance.csv

Some R outputs will be used to ask the related concepts and ideas (the above).

For the next quiz

Week15

(Dec 9, 13)
Mediation Analysis

Week16

(Dec 16, 20)
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
sna tutorial
sna in r
SNA e.g. lab 06

Some R outputs will be used to ask the related concepts and ideas (the above).