COMMunication
RESearch.NET

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<wrap #ms22_zoom_schedule />
https://bit.ly/3K61enT 
<blockquote>
아래는 미디어통계 줌미팅 스케쥴입니다. 참조하세요. 수업등록한 학생은 아주비비의 줌링크를 이용하면 확실합니다. 미등록학생 중 수업에 관심이 있는 학생은 아주비비 접속을 할 수 없으므로 아래 링크를 통해서 수업참관을 하시고 정정요청을 하시기 바랍니다. 

Hyo Kim이(가) 예약된 Zoom 회의에 귀하를 초대합니다.

주제: DGMD231_ 미디어통계(M031-1)
시간: 2022년 3월 3일  10:20 오전 서울
        매주 월, 목에, 2022년 6월 20일 까지, 32개 되풀이 항목
        2022년 3월 3일  10:20 오전
        2022년 3월 7일  10:20 오전
        2022년 3월 10일  10:20 오전
        2022년 3월 14일  10:20 오전
        2022년 3월 17일  10:20 오전
        2022년 3월 21일  10:20 오전
        2022년 3월 24일  10:20 오전
        2022년 3월 28일  10:20 오전
        2022년 3월 31일  10:20 오전
        2022년 4월 4일  10:20 오전
        2022년 4월 7일  10:20 오전
        2022년 4월 11일  10:20 오전
        2022년 4월 14일  10:20 오전
        2022년 4월 18일  10:20 오전
        2022년 4월 21일  10:20 오전
        2022년 4월 25일  10:20 오전
        2022년 4월 28일  10:20 오전
        2022년 5월 2일  10:20 오전
        2022년 5월 5일  10:20 오전
        2022년 5월 9일  10:20 오전
        2022년 5월 12일  10:20 오전
        2022년 5월 16일  10:20 오전
        2022년 5월 19일  10:20 오전
        2022년 5월 23일  10:20 오전
        2022년 5월 26일  10:20 오전
        2022년 5월 30일  10:20 오전
        2022년 6월 2일  10:20 오전
        2022년 6월 6일  10:20 오전
        2022년 6월 9일  10:20 오전
        2022년 6월 13일  10:20 오전
        2022년 6월 16일  10:20 오전
        2022년 6월 20일  10:20 오전
다음 iCalendar(.ics) 파일을 다운로드하고 일정 시스템으로 가져오십시오.
매주: https://ajou-ac-kr.zoom.us/meeting/tZcqcOGgqDorEte9fiPae9jzslKv-qAdjOQe/ics?icsToken=98tyKuGrqTwiEtKUsRGERpwqB4_CWfzwpn5cj7dYxRnsMyFWOwnsJe5pJP9uMdza

Zoom 회의 참가
https://ajou-ac-kr.zoom.us/j/83778861183?pwd=NjAyWTRXMGRRdCtGR2xlZnhrbnlnQT09

회의 ID: 837 7886 1183
암호: 649200

</blockquote>

<WRAP box>
통계에 대한 기초적인 이해
가설과 가설검증
  * 가설의 종류와 그 종류에 따른 통계분석법
    * z-test
    * t-test
    * ANOVA
    * Factorial ANOVA
    * correlation
    * regression
    * multiple regression
    * factor analysis
    * . . . 
  * 위를 위해서 꼭 이해해야 할 것들
    * Variance
    * Standard Deviation
    * Standard Error (Standard Deviation of Sample Means)
    * Hypothesis Testing
 
</WRAP>

R Cookbook
[[:b:r cookbook:getting_started|Chapter 1 Getting Started and Getting Help]]
[[:b:r cookbook:basics|Chapter 2 Some Basics]]
[[:b:r cookbook:navigating|Chapter 3 Navigating the Software]]
[[:b:r cookbook:input output|Chapter 4 Input and Output]]
[[:b:r cookbook:data structures|Chapter 5 Data Structures]]
[[:b:r cookbook:data transformations|Chapter 6 Data Transformations]]
[[:b:r cookbook:strings and dates|Chapter 7 Strings and Dates]]
[[:b:r cookbook:probability|Chapter 8 Probability]]
[[:b:r cookbook:general statistics|Chapter 9 General Statistics]]
[[:b:r cookbook:graphics|Chapter 10 Graphics]]
[[:b:r cookbook:linear regression and ANOVA|Chapter 11 Linear Regression and ANOVA]]
[[:b:r cookbook:useful tricks|Chapter 12 Useful Tricks]]
[[:b:r cookbook:beyond basic numerics and statistics|Chapter 13 Beyond Basic Numerics and Statistics]]
[[:b:r cookbook:times series analysis|Chapter 14 Time Series Analysis]]

[[../2018|이전 페이지]]
====== Week01 ======
<WRAP half column>
Course Introduction --> [[../2021|syllabus]]

===== ideas and concepts  =====
수업 서베이 있습니다. 서베이참여 필요. 

  * [[https://bit.ly/3a96nd2|Class survey 참여]]: 조별활동과 연구주제에 대한 결정과 관련하여 첫 시간에 클래스서베이를 진행합니다. 참여할 [[https://bit.ly/3a96nd2|서베이 주소]]는 https://bit.ly/3a96nd2 입니다. 서베이주소에 걸린 링크를 클릭하셔도 됩니다.

동영상 (R 관련)
  * [[https://youtu.be/6ExajWI_r2w]] 수업소개
  * [[https://youtu.be/J8e5dEH8K_Q]] 서베이 참여 설명
  * [[https://youtu.be/KYQFY8c2ePI]] R 과 R studio 인스톨
  * [[https://youtu.be/qCeTcvWBDNY]] R studio 기초 설명
<WRAP box> 
Introduction to R and others
  - Downloading and Installing R
    - [[:the_r_project_for_statistical_computing]]
    - [[:r]], [[:r:getting started]]
  - Starting R
  - Entering Commands
  - Exiting from R
  - Interrupting R
  - Viewing the Supplied Documentation
  - Getting Help on a Function
  - Searching the Supplied Documentation
  - Getting Help on a Package
  - Searching the Web for Help
  - Finding Relevant Functions and Packages
  - Searching the Mailing Lists
  - Submitting Questions to the Mailing Lists
</WRAP>

동영상 (통계관련 샘플링에 대한 설명)
  *[[https://youtu.be/1hJm0O-RY4Q]] Sampling 과 관련된 아이디어와 용어 설명

기본용어
기술통계 ([[:descriptive statistics]])
추론통계 ([[:inferential statistics]])
아래의 개념은 [[:sampling|샘플링]] 문서를 먼저 볼것

  * 전집 ([[:population]])
  * 표본 ([[:sample]])
  * 모수치 ([[:sampling#parameter_statistics|parameter]])
  * 통계치 ([[:sampling#parameter_statistics|statistics]])

  * sampling methods
    * probability 
    * non-probability

가설 ([[:hypothesis]])
  * 차이와 연관 (difference and association) 
변인 ([[:variables]])
  * [[:types of variables]]
  * [[:level of measurement]]



</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
</WRAP>
====== Week02 ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
[[:Sampling]]
[[:Hypothesis|가설]]
[[https://youtu.be/k1sdZtdeDu0|지난 동영상 리캡 및 가설에 대한 소개]]
[[https://youtu.be/gLWjVDl2_6o|가설에 대한 소개 및 설명]] 
[[https://youtu.be/Q9cradIrY2M|가설이 만들어지는 이유]]
[[https://youtu.be/hvTnKaX6wSg|가설의 예]]
[[https://youtu.be/eno5USKD34U|변인의 종류와 변인측정의수준]] 

<WRAP box>
Some [[:b:r cookbook:basics|basics]]
  - Introduction
  - Printing Something
  - Setting Variables
  - Listing Variables
  - Deleting Variables
  - Creating a Vector
  - Computing Basic Statistics
  - Creating Sequences
  - Comparing Vectors
  - Selecting Vector Elements
  - Performing Vector Arithmetic
  - Getting Operator Precedence Right
  - Defining a Function
  - Typing Less and Accomplishing More
  - Avoiding Some Common Mistakes
</WRAP>

----
from the previous lecture (research question and hypothesis)
  * [[:Research Question]]s (or Problems)
    * Two ideas guided by theories
    * Questions on their relationships
    * Conceptualization
  * [[:Hypothesis]]
    * Educated guess (via theories)
    * Difference 
    * Association
    * [[:Variables]] (vs. ideas, concepts, and constructs)
      * [[:Operationalization]]
      * [[:Types of Variables]]
        * [[:Independent Variable|IV]] 
        * [[:Dependent Variable|DV]]
        * Control variable
        * Mediating (Intervening) variable
      * [[:Level of Measurement]]
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
</WRAP>

====== Week03 ======
<WRAP half column>
[[./groups#fin_grouping|그룹핑]] 최종

  * [[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeWbweTONo5BkR5HEsfEH9D6nzdFsa8TmeN4jxJKWtRF6hs_g/viewform|class survey]] on meeting schedule

<del>3주차 온라인 강의 동영상은 4주에 걸쳐서 보시기 바랍니다. 즉, 4주 중에 따로 동영상 올리지 않습니다.</del> 

  * [[https://www.youtube.com/watch?v=nluWkZZ8zM8| MS the 3rd Week 012: the Basic (R cookbook)]] 32:00
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=IEr7MM4vpEU| MS the 3rd Week 013: Navigating the R]] 12:31
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=TPSApVNCM_c| MS the 3rd Week 014: Mean, Median, Mode (Howell, Ch. 4 Part)]] 16:17
  * https://youtu.be/JvpOJPCBQkQ : R cookbook: data structure
-----
  * [[https://youtu.be/_ynGzFFmm7U]] Howell Ch 4. Variance 01: Introduction (DS, error, and SS)
  * [[https://youtu.be/HugtyhU7Im8]] Howell Ch. 4. Variance 02: Variance for sample and n-1
  * [[https://youtu.be/RE6DSk1DcJI]] 왜 분산에는 n-1을 사용하는가? (직관적인 이해)
  * [[https://youtu.be/PrPoOCW3v1s]] n-1 증명 
  * [[https://youtu.be/Ssznnbdj5Lg]] Degrees of freedom
  * [[https://youtu.be/valhVpf-haY]] Standard deviation
-----
Howell, Ch. 4 내용 중 [[:Variance]]와 (분산) [[:Standard deviation]]은 (표준편차는) 이후 통계 검증방법을 이해하는데 기초가 되는 중요한 내용이니 꼭 숙지하시기 바랍니다.

===== Concepts and ideas =====

<WRAP box>[[:b:r cookbook:navigating|Navigating]] software
  - Introduction
  - Getting and Setting the Working Directory
  - Saving Your Workspace
  - Viewing Your Command History
  - Saving the Result of the Previous Command
  - Displaying the Search Path
  - Accessing the Functions in a Package
  - Accessing Built-in Datasets
  - Viewing the List of Installed Packages
  - Installing Packages from CRAN
  - Setting a Default CRAN Mirror
  - Suppressing the Startup Message
  - Running a Script
  - Running a Batch Script
  - Getting and Setting Environment Variables
  - Locating the R Home Directory
  - Customizing R
</WRAP>
[[: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]]

</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====


</WRAP>

====== Week04 ======
<WRAP half column>
{{hypothesis.test.R}}
===== Class Activity =====
문서
  * [[:Sampling]] 
  * [[:Hypothesis]]
  * [[:Variables]]
    * [[:Types of Variables]]
    * [[:Level of Measurement]]
  * [[:Operationalization]]
  * [[:Conceptualization]]
  * [[:Mean]], [[:Median]], [[:Mode]]
  * [[:Variance]], [[:Standard Deviation]]
  * [[:Sampling Distribution]]
  * [[:Central Limit Theorem]]
  * [[:Sampling Distribution in R]]

동영상 시청

  * https://youtu.be/Qaxj6LZ-iL0 : sampling distribution
  * https://youtu.be/0RZJbZtzs6s : sampling distribution e.g. in R
  * https://youtu.be/AbeIQvJJ5Vw : mean and variance (standard deviation) in sampling distribution (샘플평균들의 집합에서의 평균과 분산 (표준편차))
  * https://youtu.be/zFdbt2XoeM4 : CLT (central limit theorem) and standard error 중심극한정리와 표준오차
  * https://youtu.be/Udp-4MLAlvc : Testing hypothesis based on CLT principle CLT에 근거를 둔 가설의 검증 


  * [[:sampling distribution in r]] 


Lecture materials for this week

===== Concepts and ideas =====
<WRAP box>
[[:b:r cookbook:input_output|Input and output]]
  - Introduction
  - Entering Data from the Keyboard
  - Printing Fewer Digits (or More Digits)
  - Redirecting Output to a File
  - Listing Files
  - Dealing with “Cannot Open File” in Windows
  - Reading Fixed-Width Records
  - Reading Tabular Data Files
  - Reading from CSV Files
  - Writing to CSV Files
  - Reading Tabular or CSV Data from the Web
  - Reading Data from HTML Tables
  - Reading Files with a Complex Structure
  - Reading from MySQL Databases
  - Saving and Transporting Objects
</WRAP>


</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
<WRAP box>
다음 주차 (제5주차) 월요일 시간 (두번째 시간) 퀴즈 있습니다. 
퀴즈 범위는 
  * 5주차까지 언급된 모든 동영상
  * R 과 관련해서는 동영상 내용만 포함합니다. 

  * 시험문제는 4지선다 혹은 단답식 답입니다. 
  * 문제는 모두 50문제 정도이고 오픈북 상태에서의 시험이므로 50분정도의 제한시간을 둡니다. 즉, 일단 시작한 시험은 50분 후에 닫힙니다. 시험문제 수와 시간은 바뀔 수 있습니다. 
  * 시험문제는 월요일 10시반부터 6시까지 오픈될 예정입니다. 일단 시작된 시험은 제한시간 내에 풀어야 합니다. 
</WRAP>
</WRAP>

====== Week05 ======
<WRAP half column>
===== Announcement Quiz 01 =====
===== Concepts and ideas =====
이번 주 동영상 
  * https://youtu.be/hX0mbKm6M4s : z-test (z 테스트)
  * https://youtu.be/06xTY1cVtb8 : z score (표준점수) 
  * https://youtu.be/aG8X6EUu7xI : probability in R (R에서의 확률분포함수들)


  * [[:Hypothesis testing]]
  * [[:z-test]]
    * r 에서 qnorm(proportion) pnorm(z-score) function 이해 필요 
    * [[:z_score]] 참조
  * [[:types of error]]




[[:b:r cookbook:Data Structures]]
  - Introduction
  - Appending Data to a Vector
  - Inserting Data into a Vector
  - Understanding the Recycling Rule
  - Creating a Factor (Categorical Variable)
  - Combining Multiple Vectors into One Vector and a Factor
  - Creating a List
  - Selecting List Elements by Position
  - Selecting List Elements by Name
  - Building a Name/Value Association List
  - Removing an Element from a List
  - Flatten a List into a Vector
  - Removing NULL Elements from a List
  - Removing List Elements Using a Condition
  - Initializing a Matrix
  - Performing Matrix Operations
  - Giving Descriptive Names to the Rows and Columns of a Matrix
  - Selecting One Row or Column from a Matrix
  - Initializing a Data Frame from Column Data
  - Initializing a Data Frame from Row Data
  - Appending Rows to a Data Frame
  - Preallocating a Data Frame
  - Selecting Data Frame Columns by Position
  - Selecting Data Frame Columns by Name
  - Selecting Rows and Columns More Easily
  - Changing the Names of Data Frame Columns
  - Editing a Data Frame
  - Removing NAs from a Data Frame
  - Excluding Columns by Name
  - Combining Two Data Frames
  - Merging Data Frames by Common Column
  - Accessing Data Frame Contents More Easily
  - Converting One Atomic Value into Another
  - Converting One Structured Data Type into Another
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====

</WRAP>

====== Week06 ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
동영상
  * t-test
    * https://youtu.be/Eje8lR8EXPc t-test: Intro
    * https://youtu.be/BL9TZbDUVWg t-test: One sample t-test
    * https://youtu.be/E7QUCYRcbM0 t-test: Independent samples t-test; repeated measure t-test 일부
    * https://youtu.be/CV-DY9xdxtc t-test: Repeated measure t-test 계속
  * 관련 문서: [[:t-test]]
  * [[:r:t-test|t-test in r]]
  * r 에서, qt(proportion, df), pt(t-score, df) function 이해 필요 
  * [[:r/probability?s[]=qnorm]] 참조
[[:b:r_cookbook:probability|Probability calculation in R]] <- Probability in R cookbook (텍스트북)



또한 R에서 데이터를 (테이블 혹은 어레이) 이용하여 function을 적용하는 것에 대해서 잘 익혀두시기 바랍니다. 이는 R cookbook의 아래 내용에 해당이 됩니다 (특히 sapply, tapply, by 등)  
<WRAP box>
[[:b:r cookbook:Data Transformations]]
  - Introduction
  - Splitting a Vector into Groups
  - Applying a Function to Each List Element
  - Applying a Function to Every Row
  - Applying a Function to Every Column
  - Applying a Function to Groups of Data
  - Applying a Function to Groups of Rows
  - Applying a Function to Parallel Vectors or Lists
Strings and Dates
</WRAP>

===== Announcement =====
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Activities =====
조별활동:
각 조는 아래를 돌려보고 그 결과를 그룹저널에 기록하시오.
그리고 왜 이와 같은 결과가 나왔는지를 설명하시오. 
<code>
set.seed(101)
s1.n <- 1600
s1 <- rnorm(s1.n, 102, 15)
s1.m <- mean(s1)
s1.m
s1.sd <- sd(s1)
s1.sd
p.mu <- 100
p.sd <- 15

t.test(s1, mu=p.mu)
</code>

<code>
set.seed(101)
s2.n <- 50
s2 <- rnorm(50, 102, 15)
s2.m <- mean(s2)
s2.m
s2.sd <- sd(s2)
s2.sd
p.mu <- 100
p.sd <- 15

t.test(s2, mu=p.mu)

</code>
</WRAP>

====== Week07 ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
7주차 동영상 
ANOVA
  * https://youtu.be/bNK5iIjAoHI : Intro to ANOVA (F-test)
  * https://youtu.be/L9ns0vuvWJ8 : principles of ANOVA 
  * https://youtu.be/xOixsz4Qkz0 : ANOVA, calculation based on the priciple
  * https://youtu.be/kyVXFS3jts4 : post-hoc test / t-test vs. ANOVA
위키페이지 참조
  * [[:ANOVA]] 
  * [[:Factorial ANOVA]] 
  * [[:repeated measures anova]]


<WRAP box>
[[:b:r cookbook:Probability]]
  - Introduction
  - Counting the Number of Combinations
  - Generating Combinations
  - Generating Random Numbers
  - Generating Reproducible Random Numbers
  - Generating a Random Sample
  - Generating Random Sequences
  - Randomly Permuting a Vector
  - Calculating Probabilities for Discrete Distributions
  - Calculating Probabilities for Continuous Distributions
  - Converting Probabilities to Quantiles
  - Plotting a Density Function
</WRAP>

</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
----
  * 가설 만들어 보기
    * t-test를 할 수 있는 가설
    * ANOVA 테스트를 할 수 있는 가설 
    * 각 가설에 대해서
      * IV, DV를 밝힐 것
      * 측정수준을 설명할 것


===== 8주차 퀴즈 =====
  * 25일 월요일 10시반 오픈됩니다. 
  * 모두 같은 시간에 봅니다.
  * 퀴즈제한시간은 60-75분입니다. 
  * 현재까지는 50-60문제입니다. 
  * 퀴즈문제가 조정되어 추가되거나 감소되면 시간이 조금 변할 수 있습니다. 
  * 범위는 첫번재 퀴즈 범위 더하기 6, 7주차 내요입니다. 
 

</WRAP>

====== Week08 ======
시험기간
보강영상 수업

====== Week09 ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
9주차 동영상
  * https://youtu.be/IpuyWhk1R9g : Factorial ANOVA
  * https://youtu.be/UuJhej1eJJI : Factorial ANOVA by hand 
  * https://youtu.be/rl6zs1lK0BE : Factorial ANOVA egs. 

[[:Factorial ANOVA]]
R script: https://github.com/hkimscil/ms/blob/main/anova.R
[[:r:anova]] in R

<WRAP box>
[[:b:r cookbook:General Statistics]]
  - Introduction
  - Summarizing Your Data
  - Calculating Relative Frequencies
  - Tabulating Factors and Creating Contingency Tables
  - Testing Categorical Variables for Independence
  - Calculating Quantiles (and Quartiles) of a Dataset
  - Inverting a Quantile
  - Converting Data to Z-Scores
  - Testing the Mean of a Sample (t Test)
  - Forming a Confidence Interval for a Mean
  - Forming a Confidence Interval for a Median
  - Testing a Sample Proportion
  - Forming a Confidence Interval for a Proportion
  - Testing for Normality
  - Testing for Runs
  - Comparing the Means of Two Samples
  - Comparing the Locations of Two Samples Nonparametrically
  - Testing a Correlation for Significance
  - Testing Groups for Equal Proportions
  - Performing Pairwise Comparisons Between Group Means
  - Testing Two Samples for the Same Distribution
</WRAP>

</WRAP>
<WRAP half column>

vene . . . go or come

intervene
  * intervenient
convene
  * convention
  * convent
  * convenient
contravene
prevent
advent
circumvent



===== Assignment =====

</WRAP>

====== Week10 ======
<WRAP half column>


===== Concepts and ideas =====
10주차 동영상입니다. 
동영상 (총 5 개)
  * https://youtu.be/vwxdhllHM-8 : Repeated Measures ANOVA, Intro 
  * https://youtu.be/L_jzB650Llo : Repeated Measures ANOVA in R
----
  * https://youtu.be/Cj7mxGBrIU8 : Correlations 01
  * https://youtu.be/oYKFeuAn140 : Correlations 02
  * https://youtu.be/aHdb4j3ybX8 : Spearman (Rank ordered) Correlation 

[[:repeated measure ANOVA]]
[[:correlation]]
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
과제 . . . .
__ms.ga.w10.doing.anova.groupID__
  * 아주비비에 그룹제출 제시되어 있음 
  * 목요일까지 제출 (May 12)
  * R에 탑재되어 있는 데이터 중의 하나는 ToothGrowth이다. 이 데이터는 기니아피그의 이빨길이를 측정한 것인데 비타민 C를 먹인 효과를 보는 것이다. 데이터에 대한 설명은 ?ToothGrowth 로 살펴볼 수 있다. 
  * 비타민의 효과에 대한 ANOVA를 (oneway ANOVA) 수행하고 그 스크립트와 결과를 카피하여 그룹과제에 올리고 분석한 결과를 설명하시오. 분석 결과에는 
    * 가설
    * 스크립트
    * 아웃풋
    * 해석이 포함되어야 합니다.
  * 비타민과 복용량의 효과에 대한 factorial ANOVA를 수행하고 그 스크립트와 결과를 카피한 후, 그룹 과제에 올리고 분석하시오. 결과에는 
    * 가설과
    * 스크립트 (명령어)
    * 아웃풋
    * 해석이 포함되어야 합니다. 
  * 과제는 fixed-width font로 쓰여져야 합니다 (예를 들면, courier new). 
  * 그룹과제로 올린 후 목요일 9시에 모여서 그 과제를 토론 댓글로 올립니다. 
    * https://eclass2.ajou.ac.kr/webapps/discussionboard/do/message?action=list_messages&course_id=_73948_1&nav=discussion_board_entry&conf_id=_86013_1&forum_id=_90448_1&message_id=_338591_1


</WRAP>

====== Week11 ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
동영상 Regression
  - https://youtu.be/68gho4ubOjs : Regression 1. Intro
  - https://youtu.be/qXSRgSh1rw0 : Regression 2. e.g. 1
  - https://youtu.be/I8wt2W7-Iio : Regression 3. e.g. 2

----

[[:regression]]
[[:multiple regression]] 
[[:using dummy variables]]


[[:chi-square test]]
[[:b:r cookbook:probability]]
[[:b:r cookbook:general statistics]]


[[:r:getting started]]
[[:b:r cookbook:basics]]
[[:b:r cookbook:navigating]] in r
[[:b:r cookbook:input output]] in r
[[:b:r cookbook:data structures]]
[[:b:r cookbook:data transformations]]
----
<WRAP box>
[[r:graphics|Graphics]]
  - Introduction
  - Creating a Scatter Plot
  - Adding a Title and Labels
  - Adding a Grid
  - Creating a Scatter Plot of Multiple Groups
  - Adding a Legend
  - Plotting the Regression Line of a Scatter Plot
  - Plotting All Variables Against All Other Variables
  - Creating One Scatter Plot for Each Factor Level
  - Creating a Bar Chart
  - Adding Confidence Intervals to a Bar Chart
  - Coloring a Bar Chart
  - Plotting a Line from x and y Points
  - Changing the Type, Width, or Color of a Line
  - Plotting Multiple Datasets
  - Adding Vertical or Horizontal Lines
  - Creating a Box Plot
  - Creating One Box Plot for Each Factor Level
  - Creating a Histogram
  - Adding a Density Estimate to a Histogram
  - Creating a Discrete Histogram
  - Creating a Normal Quantile-Quantile (Q-Q) Plot
  - Creating Other Quantile-Quantile Plots
  - Plotting a Variable in Multiple Colors
  - Graphing a Function
  - Pausing Between Plots
  - Displaying Several Figures on One Page
  - Opening Additional Graphics Windows
  - Writing Your Plot to a File
  - Changing Graphical Parameters
</WRAP>
</WRAP>

<WRAP half column>
===== Assignment =====
<wrap #w11ga01 />과제명: ms.22.w11.ga.covariance.exercise
제출파일명: ms22.w11.ga.covariance.exercise.group##.odc (docx)
과제내용:
아래 데이터를 다운로드 받아서 두 변인 간의 상관관계계수를 구하시오. 
{{:income.happiness.csv}}
데이터는 수입과 행복을 측정한 것입니다. 실제 데이터를 살펴보고 R로 읽어 온 후에 R을 이용하여 아래를 구하시오. R에서의 명령어와 아웃풋을 카피/패이스트 하여 제출하시오 (fixed-font를 사용하여).
  * 각 변인의 deviation score 값을 구하여 ds.inc 와 ds.hap 에 저장하시오. 
  * 두 변인의 SP값을 (Sum of Product) 구하여 sp.dat 에 저장하시오. 
  * 두 변인의 df값을 구하여 df.dat 에 저장하시오. 
  * 두 변인간 covariance값을 r의 cov 명령어를 이용하여 구하여 cov.dat값에 저장하시오. 
  * sp.dat / df.dat 값을 구하여 cov.cal 값에 저장하시오.
  * cov.cal 과 cov.dat 값이 같은지 비교하시오. (힌트: ''=='' 연산자를 이용하여 확인하시오) 
  * 각 변인의 standard deviation 값을 구하여 sd.inc, sd.hap에 저장하시오
  * 우리가 배운 correlation값을 구하는 공식에 따라서 r 값을 구해서 r.cal 에 저장하시오.
  * R의 cor 명령어를 이용하여 correlation coefficient값을 구하여 r.dat 에 저장하시오.
  * r.cal 과 r.dat 을 비교하시오.
월요일 수업 전까지 (11주차 2번째 시간 전) 완성하여 제출하세요.

<wrap #w11ga02 />ms.22.w11.ga.diff.main.effect
  * 파일로 제출할 경우 파일명은 ms.22.w11.ga.diff.main.effect.group01.odc와 (or .docx) 같이 해서 제출하시오. 
  * 지난 주 과제에서 종속변인에 대해 (len) 독립변인을 (supp) ANOVA 분석했을 때, 독립변인의 효과가 없다고 나타났다 (즉, 두 그룹 간에 차이가 있다고 밝히는데 실패하였다). 그런데, 같은 변인을 (supp) 다른 독립변인과 (dose) 동시에 고려하여 two way ANOVA 분석을 하였을 때에는 len의 효과가 있는 것으로 분석결과가 나왔다. 왜 이런 분석의 차이가 나타났는지 설명하시오. 
  
</WRAP>


====== Week12 ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
https://docs.google.com/forms/d/19zYMy5OAWCh-Sh2Hn-karoE1aMAY7nLbxpGy4khQcoI

https://docs.google.com/forms/d/1FhvP-2oVgxSoz26GQB0AjVaAm9sJu2SuVmF1Pvl2sSA

영상
  * https://youtu.be/LOEinkXaskA : Multiple Regression 01 Intro. 
  * https://youtu.be/v6LswXPvEWY : Multiple Regression 03 Interpreting ivs
  * https://youtu.be/3OUw6ZlUU9k : Parital and semipartial correlations
  * https://youtu.be/n9sainZvAqA : Multiple Regression eg in R
  * https://youtu.be/tc6wb7fBmiY : Multiple Regression 02 Dummy variables 

[[:Multiple regression]]
[[:Partial and semipartial correlation]]
<del>[[:r:Partial and semipartial correlation]] in r space</del>
[[:Using dummy variables]]

Graphics
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
===== Announcement =====
<WRAP box>
제3차 퀴즈를 봅니다. 
  * **13주차 두번째 시간 5월 30일 월요일**
  * 사지선다 혹은 단답식
  * **오전 10:30 - 11:45 까지**

퀴즈 범위는 
stats part
  * [[:sampling distribution]]
  * [[:central limit theorem]]
  * [[:hypothesis testing]]
  * [[:z-test]]
  * [[:types of error]]
  * [[:t-test]]
  * [[:ANOVA]]
  * [[:Factorial ANOVA]]
  * [[:Repeated Measure ANOVA]]
  * [[:correlation]]
  * [[:Regression]]
  * [[:Multiple Regression]] 중에서 Introduction부분까지만 (동영상) -- 관련 위키문서도 거기까지만입니다. 
    * <del>Using Dummy Variables</del> 
    * <del>Interpreting IVs</del>
r part
  * [[:b/r_cookbook/data_structures|Data structure in r]]
  * [[:b:r cookbook:data transformations|Data transformation in r]]
  * [[:b:r_cookbook:general statistics]] in r
r은 주로 아웃풋에 대한 질문이 있을 예정입니다. 오픈 북이니 모든 명령어 등을 외울 필요는 없습니다. 
</WRAP> 


</WRAP>


====== Week13 ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
영상보기 
  * https://youtu.be/AXMtT5cYpZ4 Factor Analysis
문서
  * [[:Factor Analysis]], 
  * [[:Factor Analysis Examples]]
  * <del>https://docs.google.com/forms/d/1zlr_Pz-Gr4LSv_pN5-hZmTLALNl5qWBlPyp4g6ZeRCQ</del>
</WRAP>

<WRAP half column>
===== 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 만듭니다.
    * 데이터를 구합니다. 
  * 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
</WRAP>

====== Week14 ======
<WRAP half column>
===== Concepts and ideas =====
동영상
  * [[https://youtu.be/s6ICBE4vzdw|Social Network Analysis: Introduction]]
[[:Social network analysis|sna, social network analysis]]
[[:r:Social network analysis tutorial| sna tutorial in r]]

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

</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====
**그룹과제 내용수정 최종 ----**
__그룹과제 내용을 아래와 같이 수정합니다.__
과제명: ms22.ga.w14.hyp.test 
파일이름: 예, ms22.ga.w14.hyp.test.g03.odc   
deadline: June/20 Monday 오전 10:30분까지

그룹 assignment: 
  * independent t-test, repeated measures t-test, ANOVA, Factorial ANOVA, <del>repeated measures ANOVA</del>, regression, multiple regression 와 관련된 가설을 만들고, 
  * MS WORD를 이용하여 각 가설에 대응하는 설문문항을 모두 작성하시오. 
  * 각 가설에 대응하는 데이터를 자의적으로 만든 후 검증을 하시오. 
  * 검증 결과를 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
        * <del>Repeated measures ANOVA</del>
        * Regression
        * Multiple Regression
  * 설문문항 만들기
    * 각 가설의 IV와 DV 파악 및 측정 수준에 대한 설명
    * 가설에 대한 설문문항 작성: 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 수집할 필요가 없습니다.**
    * 각 그룹 아래 가설에 해당하는 데이터를 **인위적으로 만들어** 테스트합니다. 혹은 기존에 존재하는 데이터를 활용해도 됩니다.  
    * (인위적으로 만들) 응답자 수는 최소 30명으로 합니다. 즉, 30명의 데이터를 인위적으로 만듭니다.
  * 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)
  * 결론 쓰기
    * 검증 결과를 의미있게 논합니다.
    * 가설을 만드는데 사용된 이론이나 아이디어와 연관지어 의미있는 결론을 도출해 냅니다.

</WRAP>

====== Week15 ======
===== Concepts and Ideas =====
<WRAP half column>
<del>[[:factor_analysis#excersize|Factor analysis exc.]]</del>

Video 
[[https://www.youtube.com/watch?v=s6ICBE4vzdw|sna 소개]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=md4m9VF4e8M|사회관계망연구, 개념과 연구대상소개]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=TyM6omXoDQo|사회관계망연구, 예]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=PBGEL5MVUY4|사회관계망연구, 예. CONCOR QAP]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=pp0UZpGldNQ|사회관계망연구, 예. Johnson's hierarchical Textmining]]
[[:Social network analysis]]
  * [[:text mining]]
  * [[:c/itamc/2017#eg_1|text mining examle]]
  * 
  
[[:r:Social network analysis tutorial]] in R
</WRAP>
<WRAP half column>
===== Assignment =====

</WRAP>
====== Week16 ======
<WRAP half column>
__**Final-term**__
  * 마지막 퀴즈
  * 퀴즈 시간은 10:30 - 10:35 입니다. 퀴즈 시간은 한정되어 있습니다. 연장이나 늦게 제출되지 않도록 할 예정입니다. 75분이 제한시간일 예정이지만 약간 바뀔 수도 있습니다. 
  * 범위는 다음과 같습니다. 
  * Statistics
    * [[:sampling distribution]]
    * [[:central limit theorem]]
    * [[:hypothesis testing]]
    * [[:z-test]]
    * [[:types of error]]
    * [[:t-test]]
    * [[:ANOVA]]
    * [[:Factorial ANOVA]]
    * [[:Repeated Measure ANOVA]]
    * [[:correlation]]
    * [[:Regression]]
    * [[:Multiple Regression]]
    * [[:Factor Analysis]]
    * [[:Social Network Analysis]]
  * R related (교재가 다루지는 않지만 이번학기 중에 다루었던)
    * [[:r:t-test]]
    * [[:r:anova]] and factorial anova
    * <del>repeated measure anova</del>
    * [[:r:correlation]]
    * regression and [[:r:multiple regression]]
    * [[:r:factor analysis]]
  * R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시고, 명령어를 어떻게 사용하는지에 대해서도 알아두어야 합니다. 오픈북이므로 교재나 그외의 것을 참조해도 됩니다. 
</WRAP>

<WRAP half column>
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