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c:ms:2020:schedule

R Cookbook
Chapter 1 Getting Started and Getting Help
Chapter 2 Some Basics
Chapter 3 Navigating the Software
Chapter 4 Input and Output
Chapter 5 Data Structures
Chapter 6 Data Transformations
Chapter 7 Strings and Dates
Chapter 8 Probability
Chapter 9 General Statistics
Chapter 10 Graphics
Chapter 11 Linear Regression and ANOVA
Chapter 12 Useful Tricks
Chapter 13 Beyond Basic Numerics and Statistics
Chapter 14 Time Series Analysis

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Week01 (Mar 16, 19)

ideas and concepts

https://youtu.be/6ExajWI_r2w
https://youtu.be/J8e5dEH8K_Q
https://youtu.be/W3DhUXI5cyQ
https://youtu.be/qCeTcvWBDNY
https://youtu.be/1hJm0O-RY4Q

Course Introduction –> syllabus

Introduction to R and others

  1. Downloading and Installing R
  2. Starting R
  3. Entering Commands
  4. Exiting from R
  5. Interrupting R
  6. Viewing the Supplied Documentation
  7. Getting Help on a Function
  8. Searching the Supplied Documentation
  9. Getting Help on a Package
  10. Searching the Web for Help
  11. Finding Relevant Functions and Packages
  12. Searching the Mailing Lists
  13. Submitting Questions to the Mailing Lists

기본용어
기술통계 (descriptive statistics)
추론통계 (inferential statistics)
아래의 개념은 샘플링 문서를 먼저 볼것

  • sampling methods
    • probability
    • non-probability

가설 (hypothesis)

  • 차이와 연관 (difference and association)

변인 (variables)

Assignment

Week02 (Mar. 23, 26)

Concepts and ideas

Some basics

  1. Introduction
  2. Printing Something
  3. Setting Variables
  4. Listing Variables
  5. Deleting Variables
  6. Creating a Vector
  7. Computing Basic Statistics
  8. Creating Sequences
  9. Comparing Vectors
  10. Selecting Vector Elements
  11. Performing Vector Arithmetic
  12. Getting Operator Precedence Right
  13. Defining a Function
  14. Typing Less and Accomplishing More
  15. Avoiding Some Common Mistakes

from the previous lecture (research question and hypothesis)

Assignment

Week03 (Mar 30, April 2)

3주차 온라인 강의 동영상

이후 Howell, Ch. 4 내용 중 Variance와 (분산) Standard deviation은 (표준편차는) 이후 통계 검증방법을 이해하는데 기초가 되는 중요한 내용이니 꼭 숙지하시기 바랍니다.

Concepts and ideas

Navigating software

  1. Introduction
  2. Getting and Setting the Working Directory
  3. Saving Your Workspace
  4. Viewing Your Command History
  5. Saving the Result of the Previous Command
  6. Displaying the Search Path
  7. Accessing the Functions in a Package
  8. Accessing Built-in Datasets
  9. Viewing the List of Installed Packages
  10. Installing Packages from CRAN
  11. Setting a Default CRAN Mirror
  12. Suppressing the Startup Message
  13. Running a Script
  14. Running a Batch Script
  15. Getting and Setting Environment Variables
  16. Locating the R Home Directory
  17. Customizing R

Mean
Mode
Median
Variance
Standard Deviation

+-1 sd = 68% = +-1 sd
+-2 sd = 95% = +-1.96 sd
+-3 sd = 99% (99.7%) = +-3 sd

표준점수 (unit with a standard deviation) = z score

Sampling distribution via random sampling
Central Limit Theorem

Assignment

Find two research articles that have listed hypotheses (social science research article would be good option). For each article:

  1. 각 가설을 적고
  2. 독립변인과 종속변인 그리고 intervening (moderator) 변인 등이 무엇인지 설명하시오.
  3. 각 변인이 어떻게 측정되었는지 설명하시오.
  4. 각 가설이 어떤 종류인지 설명하시오. (차이, 연관의 가설)
  5. 가설검증을 위해서 어떤 테스트방법을 취했는지 찾아서 기록하시오.

due date: 다음 주 수요일 자정까지 완성하시오 (2018/09/26 11:59).

Week04 (April 6, 9)

Class Activity

Lecture materials for this week

Concepts and ideas

Input and output

  1. Introduction
  2. Entering Data from the Keyboard
  3. Printing Fewer Digits (or More Digits)
  4. Redirecting Output to a File
  5. Listing Files
  6. Dealing with “Cannot Open File” in Windows
  7. Reading Fixed-Width Records
  8. Reading Tabular Data Files
  9. Reading from CSV Files
  10. Writing to CSV Files
  11. Reading Tabular or CSV Data from the Web
  12. Reading Data from HTML Tables
  13. Reading Files with a Complex Structure
  14. Reading from MySQL Databases
  15. Saving and Transporting Objects

Assignment

Week05 (April 13, 16)

Concepts and ideas

Data Structures

  1. Introduction
  2. Appending Data to a Vector
  3. Inserting Data into a Vector
  4. Understanding the Recycling Rule
  5. Creating a Factor (Categorical Variable)
  6. Combining Multiple Vectors into One Vector and a Factor
  7. Creating a List
  8. Selecting List Elements by Position
  9. Selecting List Elements by Name
  10. Building a Name/Value Association List
  11. Removing an Element from a List
  12. Flatten a List into a Vector
  13. Removing NULL Elements from a List
  14. Removing List Elements Using a Condition
  15. Initializing a Matrix
  16. Performing Matrix Operations
  17. Giving Descriptive Names to the Rows and Columns of a Matrix
  18. Selecting One Row or Column from a Matrix
  19. Initializing a Data Frame from Column Data
  20. Initializing a Data Frame from Row Data
  21. Appending Rows to a Data Frame
  22. Preallocating a Data Frame
  23. Selecting Data Frame Columns by Position
  24. Selecting Data Frame Columns by Name
  25. Selecting Rows and Columns More Easily
  26. Changing the Names of Data Frame Columns
  27. Editing a Data Frame
  28. Removing NAs from a Data Frame
  29. Excluding Columns by Name
  30. Combining Two Data Frames
  31. Merging Data Frames by Common Column
  32. Accessing Data Frame Contents More Easily
  33. Converting One Atomic Value into Another
  34. Converting One Structured Data Type into Another

Assignment

조원들과 협력하여

  • 선행연구조사와 가설이 수록된 사회과학 논문을 찾습니다
    • dbpia, kyobo scholar를 이용하세요
  • 선행연구조사에 수록된 내용을 요약합니다.
  • 가설을 소개합니다.
    • 각 가설의 독립변인과 종속변인 혹은 그 외의 변인종류를 밝힙니다
    • 각 변인이 어떻게 측정되었는지 그 측정수준을 밝힙니다
  • 논문을 하나 찾기 전에 조원들과 함께 조원들의 학문적 관심사에 대한 통일을 하여 재미있는 논문을 찾기를 권합니다. 가령 내가 디자인에 관심이 많은 학생이라면 UI와 관련된 논문에 더 관심이 갈 것입니다. 거기에 더하여 요사이 자율주행 자동차 (혹은 그냥 자동차) UI에 대한 논문이 사회과학에서 있어서 읽을 수 있다면 흥미로울 것입니다 (그런데 없을 것 같은 생각이 . . . )
  • 마감일은 다음 주 화요일 자정까지 입니다.
  • 조원미팅은 카톡방이나 그 외의 테크놀로지를 이용하여 하시는 걸 권합니다.

Week06 (April 20, 23)

오늘 할 일 (실시간 온라인 미팅)

  • 그룹확인
  • 다음 주 퀴즈 공지
  • 그룹과제 설명
  • 그룹미팅

Concepts and ideas

Data Transformations

  1. Introduction
  2. Splitting a Vector into Groups
  3. Applying a Function to Each List Element
  4. Applying a Function to Every Row
  5. Applying a Function to Every Column
  6. Applying a Function to Groups of Data
  7. Applying a Function to Groups of Rows
  8. Applying a Function to Parallel Vectors or Lists

Strings and Dates

Announcement

  • First quiz on Week 07, Tuesday class (Oct. 16)

Assignment

Week07 (April 27, 30)

Concepts and ideas

과제 리뷰 –> groups

Hypothesis testing
z-test

  • r 에서 qnorm(proportion) pnorm(z-score) function 이해 필요
  • z_score 참조

types of error
t-test

  • r 에서, qt(proportion, df), pt(t-score, df) function 이해 필요
  • probability 참조

Probability calculation in R ← Probability in R cookbook (텍스트북)

. . . .
ANOVA
factorial anova
correlation
regression

Probability

  1. Introduction
  2. Counting the Number of Combinations
  3. Generating Combinations
  4. Generating Random Numbers
  5. Generating Reproducible Random Numbers
  6. Generating a Random Sample
  7. Generating Random Sequences
  8. Randomly Permuting a Vector
  9. Calculating Probabilities for Discrete Distributions
  10. Calculating Probabilities for Continuous Distributions
  11. Converting Probabilities to Quantiles
  12. Plotting a Density Function

Assignment


개인과제

Week08 (May 4, 7)

시험기간
보강영상 수업

Week09 (May 11, 14)

Concepts and ideas

General Statistics
t-test
ANOVA
Factorial ANOVA
repeated measures anova
correlation and regression and multiple regression

  1. Introduction
  2. Summarizing Your Data
  3. Calculating Relative Frequencies
  4. Tabulating Factors and Creating Contingency Tables
  5. Testing Categorical Variables for Independence
  6. Calculating Quantiles (and Quartiles) of a Dataset
  7. Inverting a Quantile
  8. Converting Data to Z-Scores
  9. Testing the Mean of a Sample (t Test)
  10. Forming a Confidence Interval for a Mean
  11. Forming a Confidence Interval for a Median
  12. Testing a Sample Proportion
  13. Forming a Confidence Interval for a Proportion
  14. Testing for Normality
  15. Testing for Runs
  16. Comparing the Means of Two Samples
  17. Comparing the Locations of Two Samples Nonparametrically
  18. Testing a Correlation for Significance
  19. Testing Groups for Equal Proportions
  20. Performing Pairwise Comparisons Between Group Means
  21. Testing Two Samples for the Same Distribution

Assignment

Week10 (May 18, 21)

Concepts and ideas

multiple regression continued.
using dummy variables

Assignment

Week11 (May 25, 28)

Concepts and ideas

getting started
basics
navigating in r
input output in r
data structures
data transformations


Graphics

  1. Introduction
  2. Creating a Scatter Plot
  3. Adding a Title and Labels
  4. Adding a Grid
  5. Creating a Scatter Plot of Multiple Groups
  6. Adding a Legend
  7. Plotting the Regression Line of a Scatter Plot
  8. Plotting All Variables Against All Other Variables
  9. Creating One Scatter Plot for Each Factor Level
  10. Creating a Bar Chart
  11. Adding Confidence Intervals to a Bar Chart
  12. Coloring a Bar Chart
  13. Plotting a Line from x and y Points
  14. Changing the Type, Width, or Color of a Line
  15. Plotting Multiple Datasets
  16. Adding Vertical or Horizontal Lines
  17. Creating a Box Plot
  18. Creating One Box Plot for Each Factor Level
  19. Creating a Histogram
  20. Adding a Density Estimate to a Histogram
  21. Creating a Discrete Histogram
  22. Creating a Normal Quantile-Quantile (Q-Q) Plot
  23. Creating Other Quantile-Quantile Plots
  24. Plotting a Variable in Multiple Colors
  25. Graphing a Function
  26. Pausing Between Plots
  27. Displaying Several Figures on One Page
  28. Opening Additional Graphics Windows
  29. Writing Your Plot to a File
  30. Changing Graphical Parameters

Assignment

Week12 (June 1, 4)

Announcement

Quiz 03: Nov. 23

Concepts and ideas

chi-square test
probability
general statistics

Graphics

Assignment

Week13 (June 8, 11)

Concepts and ideas

Assignment

그룹 assignment: independent t-test, repeated measures t-test, ANOVA, Factorial ANOVA, repeated measures ANOVA, regression, multiple regression 와 관련된 가설을 만들고, 구글독스를 이용하여 설문문항을 작성하시오. 이를 이용하여 데이터를 수집한 후 검증을 하시오. 검증 결과를 최대한 자세하게 논하시오. 과제는 기본적으로 아래를 수행하여야 합니다.

  • 가설은 일반상식, 알고있는 사회과학 이론 등에 기반을 해서 만듭니다
    • 가설작성에는 가설에 대한 설명이 포함되어야 합니다. 즉, 가설만 만들어서는 부족합니다.
  • 구글서베이를 이용하여 서베이 문항을 만들 때 아래를 포함하여야 합니다.
    • 응답자 학번, 이름, 이메일 (참여 평가를 위해서: 참여 + (불)성실응답)
    • 각 가설을 검증할 수 있는 문항들
  • R을 이용하여 검증합니다.
  • 검증 결과를 의미있게 논합니다.

—-
과제제출

  • 가설 소개와 설명
    • independent t-test
    • repeated measures t-test
    • ANOVA
    • Factorial ANOVA
    • repeated measures ANOVA
    • regression
    • multiple regression
  • 가설에 따른 설문 문항과 이 때의 IV와 DV 파악 및 측정 수준에 대한 설명
    • independent t-test
    • repeated measures t-test
    • ANOVA
    • Factorial ANOVA
    • repeated measures ANOVA
    • regression
    • multiple regression
  • 각 가설검증 분석결과 및 논의
    • independent t-test
    • repeated measures t-test
    • ANOVA
    • Factorial ANOVA
    • repeated measures ANOVA
    • regression
    • multiple regression

첨부파일 제출

  • 서베이 참여자 명단 (survey.participants.group.01.xlsx 와 같은 이름의 excel 파일 형식으로 따로 제출)
    • 강사가 우선 클래스메이트 명단을 배포할 것입니다 (excel 파일로).
    • 스프레드시트에 참여한 사람의 성과이름은 붙여서 적습니다.
    • 자신의 조에 속한 조원들도 자기 조 서베이에 참여합니다.
      • 완전참여 = 1
      • 비참여 = 0
      • 불완전참여 = 2

Week14 (June 15, 18)

Concepts and ideas

ANOVA
Linear Regression and ANOVA
http://commres.net/wiki/text_mining_example_with_korean_songs

Assignment

이번 주 주말에 (토요일) 퀴즈 봅니다.

  • 사지선다 혹은 단답식
  • 토요일 오전 9:00 - 오후 6:00 중 시작시간 정할 수 있음
  • 퀴즈제한 시간은 40분정도

퀴즈 범위는
stats part

r part

Week15 (June 22, 25)

Final quiz
Part I (필기시험): NO open book.

Part II (r 실기시험): 교재와 R help만 허용

Assignment

그룹과제 내용수정 —-
그룹과제 내용을 아래와 같이 수정합니다.

그룹 assignment:

  • independent t-test, repeated measures t-test, ANOVA, Factorial ANOVA, repeated measures ANOVA, regression, multiple regression 와 관련된 가설을 만들고,
  • MS WORD를 이용하여 각 가설에 대응하는 설문문항을 모두 작성하시오.
  • 아래 가설에 대응하는 데이터를 자의적으로 만든 후 검증을 하시오.
    • Independent t-test
    • ANOVA
    • Factorial ANOVA
    • Multiple Regression
  • 검증 결과를 자세하게 논하시오.

과제는 기본적으로 아래를 수행하여야 합니다.

  • MS Word를 이용하여 작성합니다 (아래한글 제외)
  • 가설만들기:
    • 가설은 일반상식, 알고있는 사회과학 이론 등에 기반을 해서 만듭니다
      • 가설작성에는 가설에 대한 설명이 포함되어야 합니다. 즉, 가설만 만들어서는 부족합니다.
      • 가설들은 서로 연관되어 있어도 좋습니다. 가령, 한 이론에서 파생된 t-test와 ANOVA 가설등.
      • 아래 통계테스트에 대응하는 가설을 모두 만들어야 합니다
        • Independent t-test
        • Repeated measures t-test
        • ANOVA
        • Factorial ANOVA
        • Repeated measures ANOVA
        • Regression
        • Multiple Regression
  • 설문문항 만들기
    • 각 가설에 대응하는 서베이 문항을 만들어야 합니다. 서베이문항은 다음을 포함합니다.
    • 각 가설을 (7개, indepedent t-test, repeated measures t-test, ANOVA, etc.) 검증할 수 있는 문항들
  • 데이터 수집
    • 데이터는 구글서베이를 이용하여 수집하지 않습니다.
    • 각 그룹 아래 가설에 해당하는 데이터를 인위적으로 만들어 테스트합니다.
    • (인위적으로 만들) 응답자 수는 최소 30명으로 합니다. 즉, 30명의 데이터를 인위적으로 만듭니다.
      • Independent t-test
      • ANOVA
      • Factorial ANOVA
      • Multiple Regression
  • 가설의 검증
    • R을 이용하여 가설을 검증합니다.
    • R 코드와 아웃풋을 MS Word에 기록합니다
    • MS Word에서 R코드와 아웃풋에 사용되는 폰트는 fixed width로 합니다 (courier, courier new와 같은)
    • 분석은 인위적으로 데이터를 만든 가설만을 포함하면 됩니다.
      • Independent t-test
      • ANOVA
      • Factorial ANOVA
      • Multiple Regression (두 가지 이상의 IV 포함한)
  • 결론 쓰기
    • 검증 결과를 의미있게 논합니다.
    • 가설을 만드는데 사용된 이론이나 아이디어와 연관지어 의미있는 결론을 도출해 냅니다.

과제제출

  • 가설만들기
    • 가설 소개와 설명 (이론이나 논리적인 아이디어에 기반한)
    • 각 가설마다 새로운 이론을 사용할 필요는 없습니다.
      • independent t-test
      • repeated measures t-test
      • ANOVA
      • Factorial ANOVA
      • repeated measures ANOVA
      • regression
      • multiple regression
  • 변인, 변수 설명과 대응하는 설문문항 작성
    • 각 가설의 IV와 DV 파악 및 측정 수준에 대한 설명
    • 가설에 대한 설문문항 작성
  • 데이터 인위적 수집
  • 분석
    • 각 가설검증을 위해 사용된 코드 및 아웃풋
    • 이에 대한 설명
  • 결론
    • 검증 결과 논의

Week16 (June 22, 25)

Final-term

  • July 02. 목요일 Quiz 봅니다.
  • 퀴즈 시간은 12:00 - 5:00 입니다. 퀴즈 시간은 한정되어 있습니다. 연장이나 늦게 제출되지 않도록 할 예정입니다. 60분이 제한시간이면 이 시간이 지나면 자동제출됩니다.
  • 범위는 다음과 같습니다.
    • t-test
    • ANOVA
    • Repeated measure ANOVA
    • Factorial ANOVA
    • correlation
    • Regression
    • Multiple regression
      • Using dummy variable
      • Interpreting IVs roles
c/ms/2020/schedule.txt · Last modified: 2020/06/27 14:25 by hkimscil