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by.csv

byd <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/by.csv", sep = "\t")

s = satisfaction
g = gesture
p = presence
s2 = 2nd question in the satisfaction

> by <- subset(byd, select = c(g,p,s,s1014))
> by
      g    p   s s1014
1  4.00 4.00 5.0     5
2  3.67 4.00 4.0     4
3  4.00 4.00 4.5     5
4  4.00 4.33 5.0     5
5  3.33 2.33 4.0     4
6  2.33 2.00 5.0     5
7  4.00 4.00 3.0     2
8  3.67 3.00 3.0     3
9  4.00 4.67 3.5     4
10 4.33 3.67 4.0     4
11 2.67 3.33 3.0     3
12 3.00 3.67 4.5     4
13 4.00 3.00 3.5     3
14 4.00 3.67 4.5     5
15 2.67 4.00 4.0     4
16 3.67 3.67 3.5     4
17 3.67 4.00 4.0     4
18 4.00 4.00 4.0     4
> 

연구문제로

  1. g → p
  2. g → s

라고 하였는데, 상관관계를 보면,

  1. support
  2. fail to support

라고 나옵니다.

> cor.test(p,g)

	Pearson's product-moment correlation

data:  p and g
t = 2.5133, df = 19, p-value = 0.02114
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.08646228 0.76601610
sample estimates:
      cor 
0.4995052 

gesture and presence 간의 상관관계는 (0.500, p < .05)으로 gesture input이 presence에는 영향을 주는 것으로 나타남. 즉, 연구문제(가설1)은 채택 됨.
* 0.4995052 = 0.5000

> cor.test(s,g)

	Pearson's product-moment correlation

data:  s and g
t = 0.0078632, df = 19, p-value = 0.9938
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.4302179  0.4331534
sample estimates:
        cor 
0.001803936 

> 

gesture and satisfaction은 상관관계가 보이지 않음. 즉, gesture가 satisfaction에 영향을 줄것이라는 연구문제 (가설로 바꾸는 어떨까 합니다.)는 기각됨.


데이터가 정확하게 얻은 것이라고 가정하면 분석에서 잘못 된 점이 보이지 않으므로, 이를 해석하는데 치중하는 것이 좋을 듯 합니다. 해석방법을 강구해보기 위해서 부록 1을 살펴보았는데,

  • g의 3개 문항과
  • s의 2개 문항을 살펴보면

g는 얼마나 실제에 가까웠는가 (실제 UI처럼 사용하기 편리했는가?)를 묻는 것으로 p와는 관련이 있을지 몰라도 s와는 크게 관련이 없을 수 있다는 것을 알수 있었습니다.

이는 게임의 혹은 콘텐츠의 만족도에는

  • gesture input 과 같은 실제적인 ui 외에
  • 다른 요인들도 작용할 수 있다는 것을 보여주는 것

이라고 해석할 수 있을 듯 합니다. 즉, 이 연구에서는 물어보지 않은 것들이 (콘텐츠의 내용이나, story-telling, 이야기의 전개 등등) 만족도에 영향을 더 줄것이라고 예측할 수 있다는 뜻입니다. 그럼에도 불구하고 상관관계 값이 너무 낮은 것에 대한 의문이 계속 들지만, 이렇게 해석하는 것이 가장 무난할 듯 싶습니다. 논문에는 0 대신에 0.002을 사용하는 것이 (혹은 0.0018) 어떨까 싶습니다.

** 그리고, 개인적으로 s 문항 중 첫번째 것은 집중에 대한 (몰입)에 대한 것으로 만족도와는 약간 다른 것이 아닐까 하는 생각은 듭니다. 그러나, 두 문항 중 마지막 것만으로도 상관관계를 구해보면 원하는 것을 얻지는 못합니다.

spearman보다는 pearson을 이용하는 것이 연구문제(가설) 1을 지지하는데 도움이 되므로 가급적 pearson을 사용하는 근거를 마련하는 것이 좋을 듯 합니다.

by_comment.txt · Last modified: 2018/12/20 12:21 by hkimscil