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====== Media Statistics: 2023 ======
Class page: http://commres.net/wiki/c/ms/2023
[[./2023/schedule|Class schedule page]] 
[[https://eclass2.ajou.ac.kr/ultra/courses/_84431_1/cl/outline|Media Statistics, 2023 Spring at Ajou Blackboard]]
====== Syllabus ======
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  * [[.2023:lecturer_note|Lecturer's Note]](Private)
  * 조교 정보 아래에 있습니다. 
  * [[https://bit.ly/3a96nd2|Class survey 참여]]: 조별활동과 연구주제에 대한 결정과 관련하여 첫 시간에 클래스서베이를 진행합니다. 약 10분에서 40분 정도가 걸립니다. 참여할 [[https://bit.ly/3a96nd2|서베이 주소]]는 https://bit.ly/3a96nd2 입니다. 서베이주소에 걸린 링크를 클릭하셔도 됩니다.

===== 기본정보 =====
  * 월|목 B2 Block 교시: 10:30-11:45
  * 교실: 산학원 B103 (지하강의실)
  * 강의: 김효동 (hkimscil at ajou dot ac dot kr)
  * 상담시간: TBA
  * 담당조교: 
    * 이름:
    * 연구실: 
    * 이메일:
    * 전화: 
===== 교과목개요 =====
미디어통계는 미디어와 관련된 다양한 분석지식을 쌓기위한 기초통계 입문과정입니다. 통계분석은 빅데이터 분석, 미디어 콘텐츠 심리분석, 기능성 미디어 효과측정, 웹로그 분석등 미디어와 관련된 다양한 분석기법의 기초가 되며, 사회과학의 가설검증의 주요 수단이 되기도 하므로 상당히 중요합니다. 미디어통계에서는 통계에 대한 기초적인 이론과 이를 R을 이용하여 실용적으로 사용할 수 있도록 하는 것을 일차적인 목적으로 합니다.
===== 교육목표 =====
  - 미디어통계 과목 수강을 통해 기존의 학술논문, 분석리포트 등에서 사용된 통계분석 기법을 이해할 수 있게 됩니다.
  - 학생 개인이 연구주제를 설정하고 주제에 맞는 연구를 설계, 데이터를 수집, 분석하여 전문적인 보고서를 완성할 수 있는 기초를 닦게 됩니다.
  - 통계 소프트웨어를 조작하여 통계분석까지 할 수 있는 실력을 갖춥니다 (SPSS, R 등).

===== 수업형식 및 진행 =====
  - 기본적인 통계기법을 이론수업을 통해 이해 (Howell 책)
  - 실습예제를 통계 소프트웨어를 통해 분석하고 정리하는 과제물 수행 (R cookbook 책)
  - 습득된 이론적 통계지식을 바탕으로 학술논문 등에서 이용된 통계분석을 조사, 정리하는 분석과제 수행
  - 자신이 정한 연구주제에 맞는 실제통계조사, 통계분석, 발표 (조별과제)

===== 수업운영 =====
  * 강의
  * 팀 프로젝트 (발표)
  * 이클래스 부분적 이용

===== 기초지식 및 도구능력 =====
  * 미디어 이론지식
  * 확률과 통계 지식
===== 평가 =====
| Participation  | 1 %  |
| Quiz x 4 (5)  | 70 %  |
| 후행학습과제 x 4 (5) | 10 % |
| 그룹과제 (리서치계획 및 그룹프로젝트 관련 과제)  | 19 %  |

  * 퀴즈는 4번 혹은 5번 봅니다.
  * 후행학습과제와 퀴즈점수는 개인점수이고 비율(portion)이 바뀔 수 있습니다. 
  * 그룹과제점수는 그룹점수 외에 그룹멤버들 간의 동료평가가 있어서 이것이 그룹활동 개인점수에 반영됩니다.

  * **각종 병가에 해당하는 진료확인서 자료는 출결대체가 안됩니다.** 
  * **진단서, 입원확인서만 가능합니다.** 
  * **진단서, 입원확인서 경우라도 강사의 판단으로 반려될 수 있습니다.**

  * + 와 0 그레이드는 점수를 백점으로 보았을 때 가장 편차가 많이 나는 구간을 잘라서 그 위는 +를 아래는 0를 부여합니다. 
  * 예를 들면 총점수를 백점으로 환산했는데 1등부터 4등까지의 점수가 94,93,92.5,92 로 나타나고 5등의 점수가 89점이라면 A+학생은 4등까지가 됩니다. 만약에 모든 학생이 reasonable하게 고를 점수분포에 모여있다면 + 그레이드만 부여될 수도 있습니다. 만약에 한 학생만 독보적으로 99점이고 다른 학생들의 점수가 89점과 같다면 한 학생만 + 그레이드를 갖을 수도 있습니다. 

===== 교재 및 참고자료 =====
교재는 모두 필요하며 퀴즈에 나옵니다.
주교재
  * Howell, D. C. (2018). 신현정, 박태진, 도경수 역. 행동과학을 위한 행동과학을 위한 통계학. 9판. Cengage Learning. [[https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=137091596|알라딘]] [[http://www.yes24.com/Product/goods/59228690|Yes24]]
  * R Cookbook - 데이터 분석과 통계, 그래픽스를 위한 실전 예제, 폴 티터 (지은이), 이제원 (옮긴이), 인사이트 [[https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=17861599|알라딘서점]] 혹은 [[https://rc2e.com/|온라인 원서]]
  * PDF 파일: Download {{:resmethodsnotestableformatted_02.pdf|PDF file}} 혹은 http://commres.net/wiki/research_methods_lecture_note 의 웹 문서
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====== Schedule ======
  - [[.2023:Schedule]] 스케쥴
====== Group Works and Projects ======
  - [[.2023:groups]] 그룹(조) 명단
====== Announcement ======
[[https://eclass2.ajou.ac.kr/webapps/blackboard/execute/modulepage/view?course_id=_53938_1&cmp_tab_id=_108923_1&editMode=true&mode=cpview|Refer to AjouBB]]
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