(Sep 4, 7)
regression lecture note
Using theories
Installing R
Using a data set: mtcars
(Sep 11, 14)
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.
$$ \text{Inferential Statistics} = \frac {\text{Effects}} {\text{Error}} $$
실제차이를 랜덤차이로 나눈 비율
\begin{eqnarray*}
s^2 & = \frac {SS}{df} \\
\sqrt{s^2} & = s
\end{eqnarray*}
Group forming
(Sep 18, 21)
Grouping (꼭 할 것)
Group self-registration at ABB
Group membership adjustment
영상
Knowledge to understand hypothesis testing
Group Assignment
가설 만들어 보기
(Sep 25, 28)
영상
문서 + 텍스트
out of class
—-
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)
Assignment for all
Group assignment 1 (ma.22.w04.ga.id.var)
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.
(Oct 2, 5)
영상 시청 (8주차까지 볼 동영상입니다)
correlation
regression
multiple regression
이하는 다음 주에
Partial and semipartial correlation
using dummy variables
Statistical Regression Methods
Sequential Regression
(Oct 16, 19)
lm.beta(m.sa.ytfbnp)
dat <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/regression01-bankaccount.csv")
str(dat)
dat.lm <- lm(account~fammember, data=dat)
(Oct 30, Nov 2)
영상
correlation
regression
multiple regression
Partial and semipartial correlation
dummy variable in r
Statistical Regression Methods
Sequential Regression
Group Activity
직접 게시글을 작성한다면 한글글씨체 옵션이 없기 때문에 Courier New 체를 사용하면 됩니다.
library(psych) saq <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/r/saq.csv", header = T) head(saq) round(cov(saq),2) saq.fa <- fa(saq, rotate="none") # fa test with no rotation saq.fa # This output would have only one factor, not useful. names(saq.fa) # to see what comes with the output d.fa # e.values = eigen values for (possible) factors plot(saq.fa$e.values, type='b') saq.fa$e.values
install.packages("GPArotation") library(GPArotation)
orthogonal rotations: "none", "varimax", "quartimax", "bentlerT", "equamax", "varimin", "geominT" and "bifactor" oblique transformations of the solution: "Promax", "promax", "oblimin", "simplimax", "bentlerQ, "geominQ" and "biquartimin", "cluster"
(Nov 20, 23)
Social Network Analysis in R space
(Nov 27, 30)
fa
social network analysis
social network analysis tutorial
sna in r
Stanford University egs.
(Dec 4, 7)
insurance.csv
Group Assignment
가설 만들기
(Dec 11, 14)
Mediation Analysis
(Dec 18, 21)
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).