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Line 4: | Line 4: | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
(Sep 4, 7) | (Sep 4, 7) | ||
+ | [[../ | ||
===== ideas and concepts | ===== ideas and concepts | ||
Line 364: | Line 365: | ||
[[:Partial and semipartial correlation]] | [[:Partial and semipartial correlation]] | ||
- | [[:using dummy variables]] | + | [[:r:dummy variable]] in r |
[[: | [[: | ||
Line 370: | Line 371: | ||
[[../ | [[../ | ||
+ | [[: | ||
===== Activity ===== | ===== Activity ===== | ||
[[:Multiple Regression Exercise]] | [[:Multiple Regression Exercise]] | ||
Line 389: | Line 391: | ||
[[:factor analysis]] | [[:factor analysis]] | ||
</ | </ | ||
- | <WRAP half column> | + | <WRAP half column> |
- | ===== Assignment ===== | + | |
</ | </ | ||
+ | ===== Assignment ===== | ||
+ | Group Activity | ||
+ | * 마감은 < | ||
+ | * 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. | ||
+ | * '' | ||
+ | * 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 # [[:factor analysis# | ||
+ | * 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(" | ||
+ | head(saq) | ||
+ | round(cov(saq), | ||
+ | |||
+ | saq.fa <- fa(saq, rotate=" | ||
+ | saq.fa # This output would have only one factor, not useful. | ||
+ | |||
+ | names(saq.fa) # to see what comes with the output d.fa | ||
+ | # e.values = eigen values for (possible) factors | ||
+ | plot(saq.fa$e.values, | ||
+ | saq.fa$e.values | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | * rotation methods | ||
+ | * 여러가지 rotation 방법을 쓰기위해서는 아래를 인스톨해야 합니다. | ||
+ | < | ||
+ | install.packages(" | ||
+ | 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: " | ||
+ | " | ||
+ | oblique transformations of the solution: " | ||
+ | " | ||
+ | " | ||
+ | </ | ||
====== Week11 ====== | ====== Week11 ====== | ||
Line 410: | Line 458: | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
(Nov 20, 23) | (Nov 20, 23) | ||
+ | [[:r:Social Network Analysis]] in R space | ||
+ | |||
===== ideas and concepts | ===== ideas and concepts | ||
</ | </ | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
===== Assignment ===== | ===== Assignment ===== | ||
- | [[../factor analysis assignment]] | ||
</ | </ | ||
Line 422: | Line 471: | ||
(Nov 27, 30) | (Nov 27, 30) | ||
===== ideas and concepts | ===== ideas and concepts | ||
+ | fa | ||
+ | * 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]] | [[:social network analysis]] | ||
[[:r:social network analysis tutorial]] | [[:r:social network analysis tutorial]] | ||
Line 429: | Line 486: | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
===== announcement | ===== 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 ===== | ===== Assignment ===== | ||
Line 438: | Line 508: | ||
{{: | {{: | ||
+ | Group Assignment | ||
+ | 가설 만들기 | ||
+ | * 자신의 전공과 관련 있는 아래를 만들어 보세요. | ||
+ | * 멀티플 리그레션 사용할 수 있는 모델 만들기 | ||
+ | * 경로분석 할 수 있는 모델 만들기 | ||
+ | * 데이터 수집에 대해서 설명하기 | ||
+ | * 각 변인은 무엇인지 | ||
+ | * 각 변인을 어떻게 측정할 것인지 | ||
+ | |||
</ | </ | ||
c/ma/2023/schedule.1698057458.txt.gz · Last modified: 2023/10/23 19:37 by hkimscil