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c:ma:2020:schedule

Class page
multivariate statistics in R
network analysis in R

• A User’s Guide to Network Analysis in R (Use R!)
• Statistical Analysis of Network Data with R (Use R!) 2014th Edition

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

Using theories

Installing R

# Week02 (Sep 8, 10)

## Concepts and ideas

• 제2장. 여러분이 . . . = 통계관련 개념 개관
• Educated guess (via theories)
• Difference
• Association
• Variables (vs. ideas, concepts, and constructs)
• see this blog written in Korean
• IV 독립변인
• DV 종속변인
• Control variable 제어변인
• Mediator (Intervening) variable 매개변인
• 제2장
• 통계적모형과 (model) 적합성 (model fit)
• 간단한 예로서의 평균 (mean)
• 제곱합 (오차의제곱합, 혹은 이탈의제곱합 혹은 deviation score의제곱합)
• 샘플평균들의 집합
• 예측에서의 (평균이 어디에서 나올까의 예측) 신뢰구간
• 검정통계

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

# Week04 (Sep 22, 24)

## Class Activity

out of class

• intervene –
• inter + ven(e) = between + come
• prevent
• convention
• convene
• revenue
• venue
• convenient
• invention
• event

—-

## Assignment

Assignment for all

Group assignment 1 (w04.ga.identifying.variables

• 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 (w04.ga.finding.research.articles)

• 그룹의 학문적인 관심사를 논의하고 주제를 잡은 후, 키워드 혹은 주제와 관련된 가설이 (가설검증이) 있는 학술적인 논문을 그룹 구성원 숫자만큼 찾고, 3개 찾고 그 내용을 간단하게 요약하시오. 내용 중에는
• 연구에 대한 간략한 소개와 설명
• 관련된 이론에 대한 소개와 설명
• 가설에 대한 설명
• 가설에 사용된 변인에 대한 파악 (types of variables)
• 측정의 수준 (level of measurement) 등과
• 연구결과에 대한 설명이 포함되어야 합니다.

# Week06 (Oct 6, 8)

## 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.

Mid-term period

# Week13 (Nov 24, 26)

## announcement

Quiz 2 (on Friday Dec. the 6th) covers:

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

# Week14 (Dec 1, 3)

Group Presentation

# Week16 (June 15, 17)

Final-term covers:
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). 