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--- c:mrm:2025:w07_note [2025/05/01 10:10] – [THREE] hkimscil
+++ c:mrm:2025:w07_note [2025/05/12 10:34] (current) – [six] hkimscil
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+====== MISC ======
+[[:Sampling Distribution|Standard deviation of sample means]]
+[[:Central Limit Theorem]]
+[[:z-test]]
+[[:t-test]], [[:r:t-test]] in R
 ====== One ======
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       * Level of measurement DV
       * 비율(Ratio): 좋아요, 댓글, 공유는 구체적인 숫자로 측정
-~~DISCUSSION~~
+  * 가설: 이론에 기반을 두고 두 변인간의 관계를 예측한 선언문
+  * IV: short form 영상 소비
+  * DV: 사용자참여
+  * 영상소비와 사용자참여 간의 관계가 이론적으로 연결될 이유가 없음
+  * 측정의 문제:
+    * 숏폼 영상을 소비하는 수준 (주체는 개인)
+    * 영상에서 받은 좋아요 숫자 (주체는 영상)
+    * 위의 두 측정이 가설과 무슨 관계가 있는가의 문제
 ====== Four ======
 연관의 가설
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     * 어떻게 측정할 것인지 설명: 정해진 정보(예: 뉴스 기사 1건)를 읽고 퀴즈에 답하는 데 걸리는 시간(초)으로 측정
     * Level of measurement DV: 비율형(Ratio)
+<WRAP info>
+four and five
+  * 가설의 학문적 (인지적) 중요성
+  * shorts consumption ~ fast winding behavior :: What is the significance of this hypothesis?
+  * 스마트폰 사용시간 ~ 정보습득 정도 ::
+  * 반면에
+    * UI의 정보구조 복잡성이 task완성도에 영향을 준다는 내용은 UI 가 task 수행 효율성과 연관이 있음을 분명히 하고 있으며
+    * 이를 바탕으로 정보구조 복잡성 외에도 다른 요인들이 task completion과 관련이 있을 것이라고 넓혀서 생각할 수 있도록 하여 줌
+</WRAP>
+====== six ======
+연관의 가설
+  * 가설: 소셜 미디어 사용 시간이 많을수록 청소년의 수면 시간이 짧을 것이다.
+  * 가설도출이유: 청소년들이 소셜 미디어를 사용할 때, 화면을 보는 시간과 정신적 자극이 수면에 미치는 영향을 고려한 연구 결과들을 기반으로 가설을 도출했습니다. 또한, 청소년은 특히 소셜 미디어의 사용이 수면에 부정적인 영향을 미친다는 연구들이 많습니다.
+  * IV (독립변수): 소셜 미디어 사용 시간
+    * 어떻게 측정할 것인지 설명: 설문지를 통해 청소년들의 하루 평균 소셜 미디어 사용 시간을 측정합니다.
+    * Level of measurement: 비율척도(Ratio) (소셜 미디어 사용 시간은 숫자적 시간으로 측정)
+  * DV (종속변수): 수면 시간
+    * 어떻게 측정할 것인지 설명: 설문지를 통해 청소년들의 하루 평균 수면 시간을 측정합니다.
+    * Level of measurement: 비율척도(Ratio) (수면 시간은 숫자적 시간으로 측정)
+<WRAP info>
+다른 조와 마찬가지로 가설의 요건에 맞기는 하지만 학문적인 중요성이 부족
+  * 청소년에 대한 sns사용효과 [[google>effect of sns use on juvenile]]
+    * Socialization
+    * Support Network
+    * Cyberbullying and Harassment: Abuse network
+    * . . . .
+</WRAP>
+<WRAP info>
+  * [[https://www.dispartilaw.com/cyberbullying-and-social-media-addiction/]] . . . . Continued exposure to social platforms exposes adolescents to aggressive behavior. They observe and learn from this behavior and begin to imitate it themselves online, perpetuating cyberbullying behaviors.
+    * Exposure to something that influence children to cyberbullying . . . .
+    * What sites?
+  * https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9964357/ For example, individuals with social media addiction may have increased exposure to cyberbullies or cybervictims due to spending more time on these sites; thus, the addiction to social media increases the likelihood of cyberbullying to occur . . . .
+  * https://news.uga.edu/social-media-addiction-linked-to-cyberbullying/ . . . .  Teenagers who are addicted to social media are more likely to engage in cyberbullying, as well as those who spend more time online.
+</WRAP>
+<WRAP info>
+[[google>social media and cyberbullying and friendship network]]
+[[google>how to identify cyberbullying]]
+[[google>difference between f2f friendship and online friendship in cyberbullying]]
+  * [[https://www.pewresearch.org/internet/2015/08/06/teens-technology-and-friendships/]] . . . friendship via online activities . . .
+  * social network service sites provoking bullying . . . .
+</WRAP>
+====== seven ======
+. . . .
+  * 가설 1: 정보 탐색형 모바일 앱의 모바일 앱의 UI 정보 구조 복잡성이 높을수록 사용자의 과업 수행 시간은 증가할 것이다.
+  * 가설 2: 정보 탐색형 모바일 앱에서 과업 수행 시간이 길어질수록 사용자는 앱 사용을 더 어렵고 스트레스 받는 것으로 지각할 것이다.
+  * 가설 3: 정보 탐색형 모바일 앱에서 사용 난이도를 높게 지각하는 사용자는 과업 수행 중 이탈할 확률이 높을 것이다.
+를 이용해서
+  * 가설 1: UI 복잡성 --> 과업 수행 시간 증가
+  * 가설 2: 수행 시간 증가 --> 난이도 및 스트레스 지각 증가
+  * 가설 3: 난이도 지각 증가 --> 이탈률 증가
+최종적으로
+  * "UI 복잡성 --> 행동 결과 (이탈)"
+  * 로 이어지는 경로를 알고자 합니다.
+  * 이렇게 되면 전체적으로 봤을 때  결국 IV는 UI의 복잡성이고 DV는 이탈률인 것이고 과업 수행시간과 난이도 지각은 매개변수가 되는 것인가요?