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c:ms:2016:schedule

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Week 1: Introduction (March 2)

교재소개

Week 2: RQ development / Hypothesis development (March 7, 9)

Activities and Learning

연구문제와 가설 참조
위의 문서를 꼭 읽어야 합니다.
연구설계

  • 연역 대. 귀납 (induction vs. deduction)
  • 연구문제 (research question)
  • 가설 (hypothesis)
    • 차이와 연관 가설 참조
    • Difference
    • Association
    • 속성 (attributes): 측정수준: 척도의 4가지 유형 참조 (p.78).
    • 종류와 숫자
    • NOIR
  • Type of Variables 변인의 종류
    • Dependent
    • Independent
    • Control
    • Moderating (Intervening)
    • eg.,
      • IV, DV: 부모의 교육수준 –> 자녀의 수능점수
      • moderating: 부모의 수입수준의 개입
      • control: 부모의 교육수준 (대학원 이상으로 콘트롤, 15년 이상)
      • intervening: 학생의 성별
  • 그렇다면 어떤 가설과 연구문제가 적절한가?
  • 이론이 가이드하는 가설 – educated guess = hypothesis
  • 이론 중에서 ←- Lecture Note이론과 방법론 부분 읽을 것.
    • conjunctive
    • attribute-based
    • situated
    • enacted
  • 의 네가지 유형 중에서 가설은 attribute-based 이론과 잘 어울림
  • 이유는? 4가지 접근방법에 따르면 1, 3, 4는 가설을 테스트하기에 적절하지 않음. 특히 1번은 (자연)과학적인 접근임에도 불구하고 가설테스트와는 어울리지 않음. 2의 접근방법은 물리학의 원자테스트와 비슷한 논리를 가짐 (참조. individual methodology). 즉, 가설테스트는 소수를 테스트하여 전체를 설명하는 것과 잘 어울림. 이는 곧 실험과 같은 연구 디자인과 잘 어울리는 것을 의미 함. 물리학과의 차이점은 인간 개개인은 원자와 같이 획일적으로 (monotonic) 움직이지 않음. 따라서 원자가 가속상태에서 어떻게 깨지는가를 살펴보는 것으로 모든 원자가 어떻게 움직이는가를 알아내는 것이 물리학에서는 가능하지만 인간학(사회학)에서는 가능하지 않음. 즉 부분에서 전체를 알아내는 것이 비현실적일 수 있음. 따라서 전체를 조사하는 것을 선호하게 되는데, 전체조사는 (enumeration) 방법적으로 현실적이지 않음. 이에 따라서 추론적 통계 (inferential statistics) 방법이 동원됨. 이런 추론적 통계에서 많이 사용되는 것이 sampling을 통한 추론.
  • Sampling
  • 가설의 검증
    • 영가설
    • 연구가설 (대립가설)
    • Type 1, 2 error
    • p-vale, alpha
    • beta

Assignment 2

1

Status of Frustrator 아티클을 읽고

  1. Independent variable
  2. Dependent variable
  3. Intervening variable
  4. Control variable 을 밝히시오.

답 (혹은 설명): type of variables

2

자신의 전공관 관련된 관심사와 관려된 가설을 4개 작성하시오. 그 중 2개는 차이의 가설이어야 하고 나머지 2개는 상관의 가설이어야 합니다. 가설은 그 가설이 도출된 이유가 설명되어야 합니다.

Week 3: Data, what to do with them? (March 14, 16)

To do

  • 과제 – 이클래스 (AIMS)
  • spss 프로그램 설명
  • 그룹 구성

Assignment

Class Activities

자료의 특성분석 참조 (p.83)
중심경향치 (central tendency)

산포도

분포도

CLT

Week 4: Descriptive Statistics and Visualization (March 21, 23)

To do

  • 조원 확정
    • 위키 사용법
    • 조원 미팅 일지
  • SPSS
  • 퀴즈공지 (제5주차 월요일)
    • 범위: 4주차까지 내용 (수업내용)
    • 교재: p.78-87; p.122-128(표4-2,4-3 제외)

Assignment 4

  1. 제3주차 과제 계속 수행하시기 바랍니다 (제5주 첫째 수업전에 이클래스에 제출).

Cocncepts

제3주차 이어서

분포도

CLT

Week 5: Standard scores | Sampling, SE, CLT (March 28, 30)

To Dos

Wiki

APA style

Assignment

Class Activities

z-test

Why 95% confidence or .05% error: Confidence Interval, Alpha

에러의 종류Type I error, Type II error 참조

T-test

Week 6: One vs Two samples Comparison (April 4, 6)

To do

Assignment

  1. 개인과제 페이지를 만들기
    • 소속 그룹을 네임스페이스로 하여 개인페이지를 작성하세요.
    • 예, 자신이 속한 조가 2조라고 하면 2조의 그룹페이지는
    • [[:class:ms:2016:group_06]]

      혹은

    • [[:class/ms/2016/group_06]]

      로 접근할 수 있으며 아래와 같이 표시됩니다.

    • group_06 혹은 group_06와 같이 접근할 수 있습니다.
    • 이 페이지를 네임스페이스로 하고 자신의 아이디를 이용하여 새로운 페이지를 만듭니다.
    • 더 자세한 것은 group_00 페이지를 참조하세요.
  2. 중간 수업평가 (공지글 참조)

Concepts, Ideas

Why 95% confidence or .05% error: Confidence Interval, Alpha

에러의 종류 중 (Type I error and Type II error 참조

Anova

Factorial Anova

Week 7: April 11, 13

To do

Assignment

개인과제 페이지에서 아래를 수행하시오

  1. 예1 표를 참조하여 Factor A(몸무게), Factor B(포만감), AxB의 상호작용효과에 대한 F-test 값을 구하고 (계산과정을 정리하여 알려주어야 합니다). (20)
  2. 아래의 표를 사용하여 이를 정리한 후 (20)
  3. 통계학적인 결정을 내리세요. (15) 참조: F distribution Table
  4. 또한 그 결과를 설명하세요 (35).
  • 과제는
    ====== 개인과제: 크래커 실험 F-test ======

    의 섹션을 만들어 개인 위키페이지에 수록합니다.

  • 과제 내용은 자신이 사용하는 워드프로세서를 이용하여 과제를 수행한 후에 이를 이클래스와 위키페이지에 동시에 업로드 하시면 됩니다. 위키페이지 업로드는 김 아주군의 개인페이지 템플리트를 참조하시기 바랍니다.
  • F-distribution table을 참조할 때, 해당되는 df값이 없는 경우에는 가장 가까운 df값을 참조하시기 바랍니다.
Table 1. Mean number of crackers eaten in each treatment condition
Fullness
Empty
stomach
Full
stomach
Weight Normal M=
SD=
M=
SD=
Obese M=
SD=
M=
SD=

M 은 mean; SD 는 standard deviation을 의미합니다.

Result
Source SS df MS F
Between treatment
- Factor A (weight)
- Factor B (fullness)
- A x B interaction
Within treatment
Total
weigth x fullness factorial design

Concepts, Ideas

SPSS

Week 8: Midterm Period April 18, 20

Week 9: Midterm period, Two way-ANOVA April 25, 27

To do

  • SPSS 시동
  • Data 입력
  • 기술통계 + 그래프출력

Assignment

  • 그룹과제:
    • F-test(1), Factorial ANOVA(2), Regression(2), 그리고 Multiple regression(2) 분석을 할 수 있는 가설을 괄호 안의 숫자 이상만큼 작성하시오. 가설은 아래의 요건을 충족하는 것이어야 합니다.
    • 그룹과제지만 그룹별로 동일한 내용을 개인과제로 이클래스에 제출하세요.
    • 그룹페이지에 과제를 정리하여 올리시기 바랍니다. 형식(포맷)은 자유입니다.
  • 당신의 조는
    1. 수입된 영화의 성공요건에 관심을 갖고 있습니다. 수입된 영화가 성공적이기 위해서는 어떤 조건이 영향을 줄 것인지 학술적으로 조사하여 가설을 세우시오. 학술적이라 함은 영화와 관련된 참고서적과 논문 등을 살펴보고 이를 참조하여 가설을 만들어야 함을 의미합니다. 따라서 가설은 가설만 제시되어서는 안되고, 왜 이 가설이 도출되었는지에 대한 설명이 포함되어야 합니다. 이 설명에는 다른 논문이나 참고서적이 인용되어야 합니다.
    2. 또한 IPTV나 Cable TV에서 사람들이 비용을 지불하고 비디오를 보는 것에 대해서도 관심을 갖고 있습니다. 이에 대한 가설 또한 세우시오.

Concepts, Ideas

SPSS

Q: Regression의 slope에 대한 t-test는 R2에 대한 F-test 이후, 각 독립변인에 대한 기여도 테스트를 위해서 필요하다고 하였습니다. 구체적으로 어떻게 구하는지요?

A: 이에 대한 답변은 Multiple Regression에서

Week 10: Regression, (May 2, 4)

To do

Assignment

그룹과제:

  • 조원들과 상의하여 관심사를 정하고 관심사와 관련된 가설을 세우시오.
  • 가설은 T-test, F-test, Factorial ANOVA, regression, multiple regression 중 적어도 하나씩은 포함하는 것이어야 합니다.
    • 관심사에 대한 소개
    • 관심사에 대한 설명과 정리 (연구현황을 포함하는)
    • 관심사와 관련된 가설 도출 및 설명 (왜 이런 가설이 도출되게 되었는지에 대한)
    • 그룹페이지에 수록 하고 개인과제로 (그룹과제지만 개인과제처럼 제출) 제출하시오

Concepts, Ideas

SPSS

다음 주 (12th week) 퀴즈 있습니다. 범위는 누적적이고 Regression까지 입니다.

Q.

  1. adjusted r squared 값이란 무엇을 말합니까?
  2. multiple regression에서 t값이 여러개 나오는데 독립변인의 t값의 제곱의 합은 전체 R squared값에 대한 F-test에서의 F 값과 같습니까 (simple regression에서와 같이)?
    • No. Why?
  3. Beta는 B에 반해 무엇입니까?

Week 11: Multiple Regression (May 9, 11)

Week 12: Some Others (Chi-square…) May 16, 18

To do

Assignment

지난 그룹과제:

  • 조원들과 상의하여 관심사를 정하고 관심사와 관련된 가설을 세우시오.
  • 가설은 T-test, F-test, Factorial ANOVA, regression, multiple regression 중 적어도 하나씩은 포함하는 것이어야 합니다.
    • 관심사에 대한 소개
    • 관심사에 대한 설명과 정리 (연구현황을 포함하는)
    • 관심사와 관련된 가설 도출 및 설명 (왜 이런 가설이 도출되게 되었는지에 대한)
    • 위키 그룹페이지에 수록하고 개인과제로 (그룹과제지만 개인과제처럼 제출) 제출하시오

지난 그룹과제 끝

이번 주 그룹과제 시작:

  • 위의 관심사에서 도출된 가설을 토대로 (가설 정리)
  • 분석할 데이터에 대해서 설명, 기술하시오.
  • 구체적으로
    • 어떤 데이터를 어디서 어떻게 얻을 것인지에 대해서 설명하시오 (이상적인 상황).
    • 위의 이상적인 상황에 대해서 설명 후 이것이 실질적으로 어렵다면 차선책으로 데이터를 얻는 방법에 대해서 설명하시오.
  • 각 가설에서 나타나는 변인(변수)를 정리하여
    • 독립변인과 종속변인 그리고 그 밖에 변인으로 밝히고 정리하고,
    • 각 변인에 대한 측정방법에 대해서 설명하시오.
      • 설문을 통해서라면 설문(survey)문항(questionnaire)을 만들어 기술, 설명하고 (설문서베이 설계)
      • 실험(experiment)을 통해서라면 어떻게 데이터를 측정하여 저장할 것인지 설명하시오 (실험 설계)

Concepts, Ideas

Week 13: Some Others (Clustering, Social Network Analysis…) May 23, 25

To do

한 연구자가 4개의 처치조건(셀)이 각각 n=12 피험자인 개별 표본을 이용해 A 요인의 2개 수준과 B 요인의 2개 수준의 2 factorial design 연구를 하였다. 아래 표는 분석 결과를 요약하고 있지만 완전하지 않다. 빈칸에 값을 채우시오.

자료 SS df MS F
between a b
A의 주효과 c d e 4.00
B의 주효과 f g 3 h
A*B상화작용 15 i j k
within 132 m n
total o p

이번 주 그룹과제 시작:

  • 위의 관심사에서 도출된 가설을 토대로 (가설 정리)
  • 분석할 데이터에 대해서 설명, 기술하시오.
  • 구체적으로
    • 어떤 데이터를 어디서 어떻게 얻을 것인지에 대해서 설명하시오 (이상적인 상황).
    • 위의 이상적인 상황에 대해서 설명 후 이것이 실질적으로 어렵다면 차선책으로 데이터를 얻는 방법에 대해서 설명하시오.
  • 각 가설에서 나타나는 변인(변수)를 정리하여
    • 독립변인과 종속변인 그리고 그 밖에 변인으로 밝히고 정리하고,
    • 각 변인에 대한 측정방법에 대해서 설명하시오.

Assignment

Concepts, Ideas

Week 14: Some Others (Clustering, Social Network Analysis…) May 30, June 1

To do

Assignment / Announcement

  1. 지난 그룹 과제 위키 그룹페이지에 올리기 (업로드x).
  2. 파이널 그룹 과제:
    • 기한 6/8(수)까지
    • 발표: 6/8(수), 6/13(월)
  3. 퀴즈 (2번 남았습니다)

Concepts, Ideas

Week 15: Project Presentation (June 6, 8)

Week 16: Project Presentation (June 13, 15)

June 13: Presentation

June 15: Exam Period

Week 17: Final Period (June 21)

Final Exam (June 21)

c/ms/2016/schedule.txt · Last modified: 2017/03/03 09:13 by hkimscil

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