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--- c:ma:2022:schedule [2022/09/27 08:31] – [Week04] hkimscil
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   * 가설 만들어 보기
     * No need to read [[:theories]]
-      * [[:the third person effect]]
+    * [[:the third person effect]]
-      * [[:Spiral of Silence]]
+    * [[:Spiral of Silence]]
-      * [[:cognitive dissonance]]
+      * 원 이론은 사람들은 다른 사람들의 생각, 의견에 대한 파악이
-    * Read [[:hypothesis]]
+      * 무의식적이지만 체계적으로 혼돈없이 잘 일어날 것을 가정한다.
-      * [[http://behavioralsciencewriting.blogspot.kr/2011/09/how-to-write-hypothesis.html|how to write hypothesis]] at behavioral science writing.
+      * 그렇다면 이것이 온라인에서는 어떨까?
-      * One sample hypothesis [[http://www.socialresearchmethods.net/kb/hypothes.php|Hypothesis]] at www.socialresearchmethods.net
+        * 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]]
+    * [[http://behavioralsciencewriting.blogspot.kr/2011/09/how-to-write-hypothesis.html|how to write hypothesis]] at behavioral science writing.
+    * One sample hypothesis [[http://www.socialresearchmethods.net/kb/hypothes.php|Hypothesis]] at www.socialresearchmethods.net
 <blockquote>
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     * [[:Operationalization]]
-  * 그룹의 학문적인 관심사를 논의하고 주제를 잡은 후, 키워드 혹은 주제와 관련된 가설이 (가설검증이) 있는 학술적인 논문 하나를 찾고 그 내용을 간단하게 요약하시오. 내용 중에는
+  * 그룹의 관심사에 어울리는 F-test 가설을 만드시오
-    * 연구에 대한 간략한 소개와 설명
+  * ma.22.ga.w05.mk.anova.hyp
-    * 관련된 이론에 대한 소개와 설명
+    * 첫번째 가설은 One-way ANOVA
-    * 가설에 대한 설명
+    * 두번째 가설은 Two-way ANOVA
-    * 가설에 사용된 변인에 대한 파악 ([[:types of variables]])
+    * 세번째 가설은 One-way repeated measure ANOVA 가설이어야 합니다.
-    * 측정의 수준 ([[:level of measurement]]) 등과
+    * 각 가설은 제시되면서 그 근거가 간단히 설명되어야 합니다.
-    * 연구결과에 대한 설명이 포함되어야 합니다.
+    * IV, DV를 밝히고, 각 변인이 어떻게 측정되었는지 (될 것인지) 밝히시오.
+    * 9일까지 완성, 제출하세요
 </WRAP>
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 ====== Week06 ======
 <WRAP half column>
-(Oct 7, 11)
+<del>(Oct 7, 11)
 첫번째 퀴즈
   * 10월 7일
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   * 10월 7일 온라인 미팅 없습니다.
   * [[sample questions]]
+</del>
 ===== ideas and concepts  =====
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 [[:Statistical Regression Methods]]
 [[:Sequential Regression]]
 </WRAP>
 <WRAP half column>
+===== Activity =====
+  * 데이터 불러오기
+<code> dat <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/regression01-bankaccount.csv") </code>
+  * 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<sub>reg</sub> 값은?
+    * SS<sub>res</sub> 값은?
+    * r square 값은?
+    * F test 값은?
+  * Regression test
+<code> dat.lm <- lm(account~fammember, data=dat) </code>
 ===== Assignment =====
 주차 퀴즈 (2번째)
-Oct. 21 목요일
+월 25일 화A교시
 범위: 처음부터 - Simple regression 까지 (e.g.2 까지)
 </WRAP>
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 <WRAP half column>
 (Nov 4, 8)
+영상: [[https://www.youtube.com/watch?v=AXMtT5cYpZ4|Factor Analysis]]
+문서
+[[:Mediation Analysis]]
+[[:r:Path Analysis]] in R
 ===== ideas and concepts  =====
 [[:factor analysis]]
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 ===== ideas and concepts  =====
 영상시청
-  * [[https://www.youtube.com/watch?v=AXMtT5cYpZ4|Factor Analysis]] (요인분석)
+  * <del>[[https://www.youtube.com/watch?v=AXMtT5cYpZ4|Factor Analysis]] (요인분석)</del>
 문서
   * [[:Factor Analysis]]
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 ====== Week12  ======
 <WRAP half column>
-(Nov 18, 23)
+(Nov 18, 22)
 ===== ideas and concepts  =====
 </WRAP>
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 ===== Assignment =====
 The 3rd Quiz
-  * Nov. 23 (화)
+  * Nov. 25 (금)
-  * 10:30 - 2:30 까지 오픈
+  * 처음부터 - multiple regression, mediation analysis, path analysis
-  * 60-70분 제한시간
-  * 처음부터 - multiple regression까지
     * partial, semi-partial correlation
     * dummy variables
-    * beta coefficient 까지 모두 포함
+    * beta coefficient
+    * mediation analysis
+    * path analysis
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 [[:r:social network analysis tutorial]]
 [[:r:social network analysis|sna in r]]
-[[:sna_eg_stanford|Stanford University egs.]]
+<del>[[:sna_eg_stanford|Stanford University egs.]]</del>
 </WRAP>
 <WRAP half column>
 ===== announcement  =====
 ===== Assignment =====
-Multiple regression excercise
-    * 가설만들기
-      * 하나의 종속변인과
-      * 3개 이상의 독립변인
-        * 그 중 하나 이상의 종류변인 포함
-    * 데이터수집
-    * 테스트
-    * 고유영향력 측정하기
 </WRAP>