(Sep 2, 6)

ideas and concepts

• Installing R
• R use 1
• R use 2

Using theories

• 연구문제와 가설 and
• making hypotheses

Installing R

Using a data set: mtcars

Assignment

(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.

• 통계: 개괄적 소개 1
• 통계: 개괄적 소개 2
• 통계: 개괄적 소개 3

• 제2장. 여러분이 . . . = 통계관련 개념 개관

• Research Question
• Hypothesis
  • Educated guess (via theories)
  • Difference
  • Association
  • Variables (vs. ideas, concepts, and constructs)
    • Operationalization
    • Variables,
      • level of measurement
        • Nominal
        • Ordinal
        • Interval
        • Ratio
      • Types of Variables
      • 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)
  • 분산
    • 모집단 추정을 위해서 n-1 사용을 하는 이유
    • 자유도
  • 표준편차
  • z_score
  • 샘플평균들의 집합
    • Sampling Distribution 혹은 Distribution of Sample Means
    • Standard Deviation of Sample Means
    • Standard Error, 표준오차
    • Central Limit Theorem (Central Limit Theorem)
  • 예측에서의 (평균이 어디에서 나올까의 예측) 신뢰구간
  • 검정통계

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

실제차이를 랜덤차이로 나눈 비율

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

Assignment

(Sep 16, 20)

Activities

Group self-registration at ABB
Group membership adjustment

Concepts and ideas

• 분산에서 왜 n-1로 나누는가? 1
• 분산에서 왜 n-1로 나누는가? 2
• 분산에서 왜 n-1로 나누는가? 3
• 자유도 Degrees of Freedom
• 표준편차 Standard Deviation
• 표준점수 Standard Score
• Standard Error
• Hypothesis testing

Assignment

Group Assignment

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

• Sampling distribution or Distribution of the sample mean or Distsribution of sample means
  • Sampling distribution
• Mean and variance of sampling distribution
• Standard error and hypothesis testing
  • hypothesis testing

t-test

• t-test, 4 kinds of
• types of (hypothesis testing) error
• t-test in R

—-

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
  • the third person effect
  • Spiral of Silence
    • 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?
  • cognitive dissonance
• Read hypothesis
  • how to write hypothesis at behavioral science writing.
  • One sample hypothesis Hypothesis at www.socialresearchmethods.net

• 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)

Concepts and ideas

Assignment

Assignment for all

• Read 커뮤니케이션_연구문제_제기와_가설
• Read research question
• Read hypothesis

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 예의 “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

ideas and concepts

영상

• ANOVA (F-test) 원리
• ANOVA post-hoc test와 R에서의 예
• Factorial ANOVA
• Factorial ANOVA 예 (R 포함)

문서 + 텍스트

• ANOVA
• Factorial ANOVA

Assignment

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

• Read
  • Hypothesis,
  • Types of Variables,
  • Level of Measurement,
  • Operationalization

• 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

(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⁾
   • Spiral of Silence
   • Pluralistic Ignorance
   • The Third Person Effect
   • 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

(Oct 14, 18)
영상 시청 (8주차까지 볼 동영상입니다)

• Variance and Covariance
• Correlation (r) and Regression Analysis
• Simple Regression e.g.1
• Simple Regression e.g.2
• Multiple Regression, Intro
• Multiple Regression, e.g

ideas and concepts

correlation
regression
multiple regression

• correlation in r
• multiple regression in r

이하는 다음 주에
Partial and semipartial correlation
using dummy variables

Statistical Regression Methods
Sequential Regression

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?
  • SS_reg 값은?
  • SS_res 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)

(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.

(Oct 28, Nov 1)

ideas and concepts

영상

• Partial and Semipartial Correlation in Multiple Regression
• Semipartial Correlation in Multiple Regression
• Dummy Variables in Multiple Regression
• Beta Coefficient in Multiple Regression

correlation
regression
multiple regression

• correlation in r
• multiple regression in r

Partial and semipartial correlation
using dummy variables

Statistical Regression Methods
Sequential Regression

Activity

Multiple Regression Exercise

Assignment

(Nov 4, 8)
영상: Factor Analysis

문서
Mediation Analysis
Path Analysis in R

ideas and concepts

factor analysis

Assignment

(Nov 11, 15)

ideas and concepts

영상시청

• Factor Analysis (요인분석)

문서

• Factor Analysis

Assignment

(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

(Nov 25, 29)

ideas and concepts

social network analysis
social network analysis tutorial
sna in r
Stanford University egs.

announcement

Assignment

(Dec 2, 6)
insurance.csv

• t-test
• ANOVA
• factorial ANOVA
• correlation
• regression

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

For the next quiz

• the above +
• multiple regression
  • partial and semipartial correlation
  • using dummy variables
• factor analysis

(Dec 9, 13)
Mediation Analysis

(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).