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--- c:ma:2024:schedule [2024/09/12 11:50] – [Week02] hkimscil
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 ===== Assignment =====
-Assignment for all
+Assignment for all groups
   * Read [[:research_methods_lecture_note#커뮤니케이션_연구문제_제기와_가설]]
   * Read [[:research question]]
   * Read [[:hypothesis]]
-Group assignment 1 (ma.22.w04.ga.id.var)
+아래 가설을 그룹디스커션포럼에 작성할 것. 포럼은 아직 생성전입니다.
-  * 파일로 과제를 제출할 경우, ma.22.w04.ga.id.g그룹번호.docx 와 (예, ma.21.w04.ga.id.g02.odc) 같이 제출하세요.
+Group assignment 1
   * [[:Hypothesis]] 문서의 [[:hypothesis#예]]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 (ma.22.w04.ga.making.ttest.h)
+Group assignment 2
 가설 만들어 보기
-t-test (ma.22.w04.ga.making.ttest.h) -- t-test 동영상 시청을 마치고 하세요.
+t-test 와 ANOVA 가설 만들기
-  * 파일제출시에는 ma.22.w04.ga.making.ttest.h.g10.docx와 같이 하세요.
   * 모든 가설은 자기 조의 관심사와 관련이 있어야 합니다.
-  * 모집단 평균과 표준편차를 알고 있을 경우의 가설
+  * t-test 의 경우, 2종류 가설
-  * 두번째 종류는 생략
+    * 모집단 평균과 표준편차를 알고 있을 경우의 가설
-  * 모집단의 파라미터를 모르는 두 집단의 평균과 표준편차만을 알고 있을 경우의 가설
+    * 모집단의 파라미터를 모르는 두 집단의 평균과 표준편차만을 알고 있을 경우의 가설
-  * 반복측정 가설
+  * ANOVA 가설
+    * One-way ANOVA
+    * Two-way ANOVA
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 ====== Week05 ======
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+[[:c:ma:exercise.01|퀴즈 01 연습문제]]
 ===== ideas and concepts  =====
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   * [[https://www.youtube.com/watch?v=Dc67qlz1yKM |Multiple Regression, Intro]]
   * [[https://www.youtube.com/watch?v=n9sainZvAqA |Multiple Regression, e.g ]]
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   * [[:r:correlation|correlation in r]]
   * [[:r:multiple regression|multiple regression in r]]
+  * and [[c:ms:multiple regression lecture note for r]]
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 이하는 다음 주에
 [[:Partial and semipartial correlation]]
-[[:using dummy variables]]
+[[:r/Dummy variable]]
-[[:Statistical Regression Methods]]
+<del>[[:Statistical Regression Methods]]</del>
 [[:Sequential Regression]]
+[[:Mediation Analysis]]
+</WRAP>
+<WRAP half column>
 ===== Assignment =====
+개인과제
+[[:regression#eg_simple_regression|simple regression example]] 의 데이터를 R에 불러와서 다음을 손으로 계산하시오.
+<code>
+x <- ph83
+y <- spec83 이라고 할 때
+ss.y
+ss.x
+df.x
+df.y # or df.tot
+sp.xy
+cov.xy
+cor.xy
+b
+a
+y.pred
+ss.tot
+ss.reg
+ss.res
+df.tot # or df.y
+df.reg
+df.res
+f.cal
+f.prob
+se.b
+t.b
+t.b.prob
+</code>
 </WRAP>