Class page
Mon Thur 10:30
Week 01: Sep 2, 5
Week 02: Sep 9, 12
Week 03: Sep 16, 19
Week 04: Sep 23, 26
Week 05: Sep 30, Oct 3
Week 06: Oct 7, 10
Week 07: Oct 14, 17
Week 08: Oct 21, 24
Week 09: Oct 28, 31
Week 10: Nov 4, 7
Week 11: Nov 11, 14
Week 12: Nov 18, 21
Week 13: Nov 25, 28
Week 14: Dec 2, 5
Week 15: Dec 9, 12
Week 16: Dec 16, 19

Week01

regression lecture note

ideas and concepts

Using ~~theories~~

Installing R

Using a data set: mtcars

Assignment

Week02

z-test and t-test simulation in r

Concepts and ideas

동영상 시청. 아래 동영상은 교재의 2장 이후를 다루는 내용이면서 계산적인 통계에 대해서 공부하기 위해서 꼭 필요한 내용이므로 숙지하시기 바랍니다. 동영상이 길어서 이 부분은 3주차에도 계속 시청합니다.

Research Question
Hypothesis
- Educated guess (via theories)
- Difference
- Association
- Variables (vs. ideas, concepts, and constructs)
  - Operationalization
  - Variables,
    - level of measurement
      - Nominal
      - Ordinal
      - Interval
      - Ratio
    - Types of Variables
    - see this blog written in Korean
      - IV 독립변인
      - DV 종속변인
      - Control variable 제어변인
      - Mediator (Intervening) variable 매개변인

간단한 예로서의 평균 (mean)
제곱합 (오차의제곱합, 혹은 이탈의제곱합 혹은 deviation score의제곱합)
분산
- 모집단 추정을 위해서 n-1 사용을 하는 이유
- 자유도
표준편차
z_score
샘플평균들의 집합
- Sampling Distribution 혹은 Distribution of Sample Means
- Standard Deviation of Sample Means
- Standard Error, 표준오차
- Central Limit Theorem (Central Limit Theorem)
예측에서의 (평균이 어디에서 나올까의 예측) 신뢰구간
검정통계

$$ \text{Inferential Statistics} = \frac {\text{Effects}} {\text{Error}} $$

실제차이를 랜덤차이로 나눈 비율

\begin{eqnarray*} s^2 & = \frac {SS}{df} \\ \sqrt{s^2} & = s \end{eqnarray*}

Activities

Group forming

random assignment?
voluntary formation?

Assignment

Week03

Activities

Grouping (꼭 할 것)

anova note

Concepts and ideas

영상
Knowledge to understand hypothesis testing

Sampling distribution or Distribution of the sample mean or Distsribution of sample means
- Sampling distribution
Mean and variance of sampling distribution
Standard error and hypothesis testing
- hypothesis testing

t-test

Assignment

Group Assignment

가설 만들어 보기

SNS에서의 그룹극화는 (Group Polarization) 어떻게 일어날까?
Youtube에서의 콘텐츠노출은 어떻게 극화가 될까?
- filter bubble: Search engine or curating algorithm leads an individual to intellectual or ideological isolation because they feed them information one would agree. (see https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/news/truth-behind-filter-bubbles-bursting-some-myths)
- 그러나, 검색엔진이나 추천알고리즘이 선택을 정해준다기 보다는
- 다양한 내용의 선택에도 자신의 선호경향의 내용만을 선택하기 때문에 일어나지 않을까?
- 그렇다면, 이를 어떻게 알아볼가 (검증할까?)
극화된 의견만 표출되는 경향으로 대중의 공공의견이 (public opinion) 왜곡되는 경향이 있다.
- 의견이 불분명하거나 아직 확실하지 않은 사람은 의견표출이 없는 경향을 갖고 있으며
- 극단치의 의견만이 표면에 들어나게 된다.

Week04

영상

문서 + 텍스트

Class Activity

out of class

intervene –
inter + ven(e) = between + come
- prevent
- convention
- convene
- revenue
- venue : place people to come
- convenient : to come together → suit → fit
- adventure : things about to happen (곧 일어날 일)
- invention : into + come : about to know : discovered
- event

—-

Hypothesis

가설 만들어 보기
- No need to read theories
- the third person effect
- Spiral of Silence
  - 원 이론은 사람들은 다른 사람들의 생각, 의견에 대한 파악이
  - 무의식적이지만 체계적으로 혼돈없이 잘 일어날 것을 가정한다.
  - 그렇다면 이것이 온라인에서는 어떨까?
    - 온라인에서 소수의 아이디어를 가진 사람이나 집단이
    - 다수인 양 한다면 이것이 오프라인에 일어날 때 보다
    - 더 효과적이지 않을까?
  - 위의 생각에 기반한 가설은 어떻게 세울 수 있을까?
- cognitive dissonance
Read hypothesis
- how to write hypothesis at behavioral science writing.
- One sample hypothesis Hypothesis at www.socialresearchmethods.net

Is your hypothesis based on your research on a topic?

Can your hypothesis be tested?

Does your hypothesis include independent and dependent variables?

from https://www.verywellmind.com/what-is-a-hypothesis-2795239

~~kinds of hypothesis~~

Identifying IV and DV (and Intervening Variable)

measurement (operationalization :: 조작화)

Students who eat breakfast will perform better on a math exam than students who do not eat breakfast
Identify and its level of measurement (lom, 측정수준):
- IV
- IV's lom
- DV
- DV's lom

in https://koreascience.kr/article/JAKO201028552429564.pdf

Concepts and ideas

Assignment

Assignment for all groups

아래 가설을 그룹디스커션포럼에 작성할 것. 포럼은 아직 생성전입니다.
Group assignment 1

Hypothesis 문서의 예의 “제3자 효과이론과 침묵의 나선이론 연계성” 논문을 읽고 가설을 기술하시오.
각 가설의 독립변인(Independent variables), 종속변인 (dependent variables) 등을 나열하시오.

Group assignment 2
가설 만들어 보기
t-test 와 ANOVA 가설 만들기

모든 가설은 자기 조의 관심사와 관련이 있어야 합니다.
t-test 의 경우, 2종류 가설
- 모집단 평균과 표준편차를 알고 있을 경우의 가설
- 모집단의 파라미터를 모르는 두 집단의 평균과 표준편차만을 알고 있을 경우의 가설
ANOVA 가설
- One-way ANOVA
- Two-way ANOVA

Week05

퀴즈 01 연습문제

ideas and concepts

영상 시청 (8주차까지 볼 동영상입니다)

ideas and concepts

correlation
regression
multiple regression

이하는 다음 주에
Partial and semipartial correlation
Dummy variable

~~Statistical Regression Methods~~
Sequential Regression
Mediation Analysis

Assignment

개인과제
simple regression example 의 데이터를 R에 불러와서 다음을 손으로 계산하시오.

x <- ph83
y <- spec83 이라고 할 때

ss.y
ss.x

df.x
df.y # or df.tot

sp.xy

cov.xy
cor.xy

b
a

y.pred

ss.tot
ss.reg
ss.res

df.tot # or df.y
df.reg
df.res

f.cal
f.prob

se.b
t.b
t.b.prob

Week06

ideas and concepts

Assignment

Public opinion in online environments ¹⁾
- Spiral of Silence
- Pluralistic Ignorance
- The Third Person Effect
- etc. 여론형성과 관련된 사회학적 혹은 사회심리학적 이론을 찾아보고 소개하기, 예로 위의 세가지. 얼마전 사회현상을 어떻게 설명하면 좋을까에 대해서 논의정리하기? 정확한 온라인 환경에서의 여론파악을 위해서 어떤 것이 필요할까?
- 혹은 다른 문제에 대해서 (. . . 조에 따른 . . .)
Hypotheses
- Multiple regression hypotheses.
- Google Survey Questions

Week07

note_r
standardized coefficient in r (beta coefficient in mr)
- lm.beta(model)
- ```
lm.beta(m.sa.ytfbnp)
```

Activity

데이터 불러오기

 dat <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/regression01-bankaccount.csv")

살피기 str(dat)
가설만들기 : 독립변인으로 fammember를, 종속변인으로 account를 (통장갯수를)
- ?
변인관련 실습
- DV의 SS 값은 무엇인가?
- DV의 df 값은 무엇인가?
- DV의 Variance는 무엇인가?
- IV와 DV의 Covariance 구하기
  - SP?
  - df?
- correlation coefficient값은?
- SS_reg 값은?
- SS_res 값은?
- r square 값은?
- F test 값은?
Regression test

 dat.lm <- lm(account~fammember, data=dat)

Assignment

Week08

Mid-term period

한 연구자가 Performance와 각성(arousal) 간의 관계에 대한 연구를 하였다. 연구자는 문제를 해결하는 능력을 측정하는 실험을 아래와 같이 하여, 정리하였다.

Week09

ideas and concepts

영상

Partial and Semipartial Correlation in Multiple Regression
Semipartial Correlation in Multiple Regression
Dummy Variables in Multiple Regression
Beta Coefficient in Multiple Regression

correlation
regression
multiple regression

Partial and semipartial correlation
dummy variable in r

Statistical Regression Methods
Sequential Regression

Regression R note
Note

Activity

Multiple Regression Exercise

Assignment

Week10

영상: Factor Analysis

문서
Mediation Analysis
Path Analysis in R

ideas and concepts

factor analysis

Assignment

그룹과제 1

게시글 제목 형식: Gruop04 를 예로 들면 아래와 같이 작성하세요.
[Group04] 요인분석 연습
본문은 직접 작성하거나 아니면 워드프로세서 (아래한글 제외) 작성해도 됩니다.
단 폰트는 fixed-width font를 꼭 사용해야 합니다. D2Coding, 나눔고딕코딩 글씨체 등을 말합니다.
직접 게시글을 작성한다면 한글글씨체 옵션이 없기 때문에 Courier New 체를 사용하면 됩니다.
분석과정과 아웃풋을 같이 제시하고 해석을 (해석하게 된 이유도 제시) 해야 합니다.
글을 게시하기 이전에는 다른 조의 (사람들의) 글을 읽을 수 없습니다. 먼저 읽어보려고 임시 게시글을 올리지 마세요.

과제데이터는 Factor Analysis # excersize 참조하세요
Data importing and initial analysis: 기본적으로 아래를 수행하여 보고 시작해 보세요. eigen value 값 1은 가이드라인이지 절대적으로 정해진 것은 아닙니다.

library(psych)
saq <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/r/efa.csv")
head(saq)
round(cov(saq),2)

eigenvalue값을 찾아 보고 plot명령어로 그래프를 그리세요.
factor 숫자를 결정하고, 그 이유를 설명하세오.
factor analysis 를 위의 factor 숫자를 인풋으로 하여 수행하세요.
- rotation methods
- 여러가지 rotation 방법을 쓰기위해서는 아래를 인스톨해야 합니다.

install.packages("GPArotation")
library(GPArotation)

orthogonal = 직각 교차 (rotation) = 요인 간 상관관계가 없도록 회전하는 것
oblique = 상관관계 허용
varimax를 가장 많이 써왔음
oblique 중에서는 oblimin 이 가장 많이 쓰임
fa 평션의 경우, oblimin 이 default라고 함 (아닐 수도 있음)

orthogonal rotations: "none", "varimax", "quartimax", "bentlerT", 
                      "equamax", "varimin", "geominT" and "bifactor" 
oblique transformations of the solution: "Promax", "promax", "oblimin", 
                      "simplimax", "bentlerQ, "geominQ" and "biquartimin", 
                      "cluster"

데이터의 컬럼들을 (변인들) histogram으로 그리세요.
skwedness를 (외도) 고려해서 변인이 normal한지 (정상분포를 이루는지) 판단하세요.

과제 2.

요사이에 많이 회자되고 있는 chatGPT에 대한 연구를 하려고 한다.
특히 AI기술을 이용하여 동영상을 제작하는 것에 대한 사람들의 관심도와 기술 사용 동기에 대해서 분석을 하려고 한다.
회귀분석을 한다면 (mediation, multiple regression 등도 오케이)
- 어떤 변인들이 수집되어야 하는지를 토대로
- 회귀분석을 설명하시오.
사람들의 기술사용 동기를 분석하고자 factor analysis를 하려고 한다.
- 어떻게 설계하고 진행하면 좋을까?
- 실제 설문에 사용될 변인들을 만들어서 기록하시오.
위의 두 연구를 종합해서 하나의 연구로 만들 수 있을까? 어떤 방법을 써야 하는지 기술하시오.

Week11

ideas and concepts

영상시청

~~Factor Analysis (요인분석)~~

문서

Factor Analysis

Assignment

Week12

Social Network Analysis in R space

ideas and concepts

Assignment

Week13

ideas and concepts

model fit
- chi-sqaure test
- RMSE of Approximation
- GOFI (Goodness of Fit Index) or Adjusted GOFI
factor score
- latent idea (variable): i.e., IQ

social network analysis
sna and clustering ←- 11/21 목요일 수업에서 쓴 R 스크립트

social network analysis tutorial
sna in r
~~Stanford University egs.~~

announcement

두번째 시간 퀴즈 03
범위
- 통계방법 선택하기
- ANOVA
- Factorial ANOVA
- Correlation
- Regression
- Multiple regression
- Partial and semipartial correlation
- Using dummy variable
- Mediation Analysis
- Path Analysis
- Factor analysis

Assignment

Week14

12월 5일 목요일 퀴즈03

범위는 처음부터 사회관계망 다룬 내용까지입니다.

XML parsing via API
XML parsing vai API 2

Week15

Mediation Analysis
Logistic Regression

Week16

Final-term covers:
계산문제를 제외하고 어떤 상황에서 어떤 통계방법을 써야하는지에 대해서와 아웃풋을 해석하거나 아웃풋에서 답을 유추하는 문제 등은 아래 범위에서 나올 수 있습니다.
t-test, ANOVA, Factorial ANOVA

그 외에 수업시간에 다룬 부분은 또한 포함합니다.
correlation
regression
multiple regression
partial and semipartial correlation
using dummy variables
factor analysis
social network analysis
sna tutorial
sna in r
SNA e.g. lab 06

Some R outputs will be used to ask the related concepts and ideas (the above).

¹⁾

refer to public.opinion.theories.introduction.pdf

Table of Contents

Week01

ideas and concepts

Assignment

Week02

Concepts and ideas

Activities

Assignment

Week03

Activities

Concepts and ideas

Assignment

Week04

Class Activity

Hypothesis

Concepts and ideas

Assignment

Week05

ideas and concepts

ideas and concepts

Assignment

Week06

ideas and concepts

Assignment

Week07

Activity

Assignment

Week08

Week09

ideas and concepts

Activity

Assignment

Week10

ideas and concepts

Assignment

Week11

ideas and concepts

Assignment

Week12

ideas and concepts

Assignment

Week13

ideas and concepts

announcement

Assignment

Week14

Week15

Week16