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 ====== Week14 ======
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-June 5(수), 7(월)
+June 5(월), 7(수)
 <del>영상보기
   * https://youtu.be/AXMtT5cYpZ4 Factor Analysis
 </del>
 ===== Concepts and ideas =====
-[[:using dummy variables|Including Dummy variables]]
+<del>[[:using dummy variables|Including Dummy variables]]</del>
-[[:r:dummy variable]]
+[[:r:dummy variable]] with R
 [[:interaction effects in regression analysis]]
+[[:sequential regression]]
+[[:beta coefficients]]
+[[:mediation analysis]]
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 <WRAP half column>
 ===== Assignment =====
-**그룹과제 내용수정 최종 ----**
+그룹 assignment: ms.23.ga.w15.multiple.regression.groupID
-__그룹과제 내용을 아래와 같이 수정합니다.__
+그룹의 아래의 두 개 중 하나를 택하여 수행하시오. 6월 19일까지 완성 (ABB)
+  - 일
+    * data: elemapi2.csv
+    * available at http://commres.net/wiki/_media/r/elemapi2.csv
+    * api00 을 종속변인으로 하고 관련이 있을 것 같고 흥미로운 변인들을 독립변인으로 하여 (최소한 3개 이상, 그 중 하나는 종류변인이어야 합니다) multiple regression을 디자인 하고 이를 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오
+    * api00을 종속변인으로 하고 두 개의 독립변인으로 avg_ed와 mealcat 두 개를 골라서 interaction을 포함한 regression을 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오.
+   - 이
+    * data: College (in ISLR package in R)
+      * data에 대한 정보
+      * ''library(ISLR)'' 후 ''?College''
+    * 종속변인 하나를 골라서 다른 독립변인들을(최소 3개 이상) 가지고 Regression을 수행한 후 경과와 결과를 보고하시오.
+    * 위에서의 종속변인과 두개의 독립변인을 골라서 (숫자+숫자 혹은 숫자+종류) interaction 효과를 포함하는 Regression을 한 후에 경과와 결과를 보고하시오
-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.
-  * 각 가설에 대응하는 데이터를 자의적으로 만든 후 검증을 하시오.
-  * 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 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.
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     * [[:Regression]]
     * [[:Multiple Regression]]
-    * [[:Factor Analysis]]
+      * [[:beta coefficients]]
-  * R related (교재가 다루지는 않지만 이번학기 중에 다루었던)
+      * [[:r:dummy variable]]
-    * [[:r:t-test]]
+      * [[:interaction effects in regression analysis]]
-    * [[:r:anova]] and factorial anova
+      * [[:interaction effects in regression analysis]]
-    * repeated measure anova
+      * [[:sequential regression]]
-    * [[:r:correlation]]
+      * [[:beta coefficients]]
-    * regression and [[:r:multiple regression]]
-    * [[:r:factor analysis]]
+  * R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시면 됩니다. 실제 명령어 사용 등에 대한 문제는 나오지 않습니다.
-  * R 관련 문제는 아웃풋을 이해하는지에 치중을 하시고, 명령어를 어떻게 사용하는지에 대해서도 알아두어야 합니다. 오픈북이므로 교재나 그외의 것을 참조해도 됩니다.
 </WRAP>