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--- c:ma:2023:schedule [2023/11/09 14:42] – [Assignment] hkimscil
+++ c:ma:2023:schedule [2024/08/15 16:04] (current) – old revision restored (2023/12/04 10:31) hkimscil
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 ===== Assignment =====
 Group Activity
-  * Factor Analysis # [[:factor analysis#excersize]]
+  * 마감은 <del>11월12일 일요일</del> 11월 14일 자정까지입니다 (아주비비 공지사항대로). 아주비비의 토론게시판에 올려 주시기 바랍니다.
-  * Data importing and initial analysis: 기본적으로 아래를 수행하여 보고 시작해 보세요. eigen value 값 1은 가이드라인이지 꼭 정해진 것은 아닙니다.
+  * 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 # [[:factor analysis#excersize]] 참조하세요
+  * Data importing and initial analysis: 기본적으로 아래를 수행하여 보고 시작해 보세요. eigen value 값 1은 가이드라인이지 절대적으로 정해진 것은 아닙니다.
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 library(psych)
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 <WRAP half column>
 (Nov 20, 23)
+[[:r:Social Network Analysis]] in R space
 ===== ideas and concepts  =====
 </WRAP>
 <WRAP half column>
 ===== Assignment =====
-[[../factor analysis assignment]]
 </WRAP>
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 (Nov 27, 30)
 ===== 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]]
 [[:r:social network analysis tutorial]]
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 <WRAP half column>
 ===== 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 =====
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 {{:insurance.csv}}
+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
 </WRAP>