c:mrm:2026:schedule:lecture_note_w04
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| c:mrm:2026:schedule:lecture_note_w04 [2026/03/31 09:20] – [Is 7 point scale like Likert number-measured?] hkimscil | c:mrm:2026:schedule:lecture_note_w04 [2026/03/31 11:06] (current) – [양승찬] hkimscil | ||
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| ====== Is 7 point scale like Likert number-measured? | ====== Is 7 point scale like Likert number-measured? | ||
| - | 숫자로 측정된 변인의 가장 큰 특징은 그것이 INTERVAL 이라는 점입니다. | + | * 숫자로 측정된 변인의 가장 큰 특징은 그것이 INTERVAL 이라는 점입니다. |
| + | * 인터벌은 . . . . | ||
| ====== Credibility of News Stories ====== | ====== Credibility of News Stories ====== | ||
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| * 위와 같은 질문 6개씩 만들기 | * 위와 같은 질문 6개씩 만들기 | ||
| + | - AI 등 다른 소스를 이용해도 되지만 그대로 옮겨오는 것은 지양해야 합니다. | ||
| + | - 재일 좋은 것은 AI가 인용하는 학술적인 (혹은 그에 준하는) 소스를 참조하여 질문을 만들고 | ||
| + | - 그 소스를 인용 레퍼런스로 밝히는 것입니다. | ||
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| * H3 : Higher accuracy in algorithmic recommendation leads to higher perceived competence than low accuracy. | * H3 : Higher accuracy in algorithmic recommendation leads to higher perceived competence than low accuracy. | ||
| ====== 양승찬 ====== | ====== 양승찬 ====== | ||
| - | * 가설 [[: | + | * 가설 [[: |
| + | * [[: | ||
| + | - 들어가는 글 | ||
| + | - 정치사안에 관한 여론이 . . . 두 이론적 접근의 접목을 시도해 보는 것을 목적으로 한다. | ||
| + | - 데이비슨의 제3자 효과가설은 . . . . | ||
| + | - 한편 노엘-노이만의 침묵의 나선이론은 . . . . | ||
| + | - 이렇듯 . . . | ||
| + | - 구체적으로 이 연구는 매스미디어를 통해서 전달되는 다양한 정치적인 메시지 중에서 . . . . | ||
| + | - 선행연구 정리 | ||
| + | - 제3자효과연구의 전개 | ||
| + | - 제3자효과 지각과 침묵의나선 이론 | ||
| + | - 이 연구의 이론 체계화 과정 | ||
| + | - 연구문제와 연구모델 | ||
| + | * {{: | ||
| + | - 연구가설 | ||
| + | * {{: | ||
| + | * {{: | ||
| + | * $ \bar{X}_{self} < \bar{X}_{others} $ 영향력 | ||
| + | * $ \bar{X}_{self}-\bar{X}_{local} < \bar{X}_{self} - \bar{X}_{nation} $ 비교대상의 차이 (local vs nation) | ||
| + | * $ \bar{X}_{\text{the third person effect not perceived}} < \bar{X}_{\text{perceived}} $ among " | ||
| + | * $ \bar{X}_{\text{non perceiver}} > \bar{X}_{\text{negative perceiver}} $ among " | ||
| + | - 연구방법 | ||
| + | - 개요 | ||
| + | - 주요 변인의 측정 | ||
| + | - 분석결과 | ||
| + | - 논의와 결론 | ||
| + | - 참고문헌 | ||
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