(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?
• 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)

ideas and concepts

factor analysis

Assignment

(Nov 11, 15)

ideas and concepts

영상시청

• Factor Analysis (요인분석)

문서

• Factor Analysis

Assignment

(Nov 18, 23)

ideas and concepts

Assignment

The 3rd Quiz

• Nov. 23 (화)
• 10:30 - 2:30 까지 오픈
• 60-70분 제한시간
• 처음부터 - multiple regression까지
  • partial, semi-partial correlation
  • dummy variables
  • beta coefficient 까지 모두 포함

factor analysis assignment

(Nov 25, 29)

ideas and concepts

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

announcement

Assignment

Multiple regression excercise

• 가설만들기
  • 하나의 종속변인과
  • 3개 이상의 독립변인
    • 그 중 하나 이상의 종류변인 포함
• 데이터수집
• 테스트
• 고유영향력 측정하기

(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).