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====== MISC ======
[[:Sampling Distribution|Standard deviation of sample means]]
[[:Central Limit Theorem]]
[[:z-test]]
[[:t-test]], [[:r:t-test]] in R

====== One ======

연관의 가설 
  * 가설: 영상의 길이가 길수록 시청자의 이탈률은 증가할 것이다.
  * 가설도출이유: 영상 콘텐츠 소비 트렌드를 보면 짧고 간결한 영상(예: 숏폼 콘텐츠)이 시청자 유지에 유리하다는 연구가 많다. 특히 모바일 기반 시청이 늘어나며 영상 길이와 이탈률 사이에는 양의 상관관계가 있을 것으로 예측된다.
  * IV: 영상의 길이 (단위: 분)
  * 어떻게 측정할 것인지 설명: 실제 영상의 길이를 분 단위로 측정
  * Level of measurement IV: Ratio (비율척도)
  * DV: 시청자의 이탈률 (%)
  * 어떻게 측정할 것인지 설명: 영상 분석 도구(예: 유튜브 쇼츠나 기본 영상 길이) 등을 활용해 시청 도중 중단한 비율 확인
  * Level of measurement DV: Ratio (비율척도)

to 차이의 가설
  * 긴영상과 짧은영상의 시청이탈률은 다를 것이다. 
  * 긴영상의 시청이탈률이 짧은영상의 그것보다 클 것이다. 
  * IV: 영상길이 (Attr. 짧고 김)
  * DV: 이탈률 (churn rate)
    * short form vs. long form
    * Churn Rate (of a video) = (Total Lost Customers / Customers in the Time Period) x 100 

[[google>How to minimize churn rate in Youtube video]]
[[google>How to improve audience retention on YouTube]]
[[google>Theories on viewers' retention]]
[[https://scholar.google.co.kr/scholar?q=theories+on+viewers%27+retention&hl=ko&as_sdt=0&as_vis=1&oi=scholart|theories on viewers' retention]]

====== Two ======
연관의 가설
  * 모바일 앱의 UI 정보 구조 복잡성이 높을수록 사용자 이탈률은 증가할 것이다.
  * 가설도출이유: 앱의 정보 구조가 복잡할수록 사용자는 원하는 정보를 얻기 위해 더 많은 시간과 노력을 할애해야 한다. 모바일 환경에서는 사용자의 인내심이 낮기 때문에, 정보를 찾는 과정이 복잡하거나 반복적일 경우 앱을 빠르게 이탈할 가능성이 높아질 것이다. 그래서 UI의 구조적 복잡성과 앱 이탈률 사이에 유의미한 정(+)의 상관관계가 있을 것이라고 예측하였다.
  * IV : UI 정보 구조 복잡성
    * 측정 방법 : 각 앱별로 과업 수행시 필요한 평균 클릭 수를 측정할 것이다. (예 : 배달의 민족 vs. 요기요 vs. 쿠팡이츠가 음식을 주문할 때까지 필요한 평균 클릭 수)
    * 측정 수준 : Ratio (0 클릭이 가능하고 이때의 0은 전혀 클릭하지 않음을 의미)
  * DV : 앱 이탈률
    * 측정 방법 : 특정 과업 (쇼핑, 음식 주문 등)을 지시한 후, 중도에 앱을 종료하거나 일정 시간 (예 : 10초 이상, 15초 이상) 이상 반응이 없는 경우를 ‘이탈’로 정한다. 그리고 전체 사용자 중 이탈한 사용자의 비율을 퍼센트로 변환하여 이탈률을 측정한다.
    * 측정 수준 : Ratio (이탈률 0%는 누구도 이탈하지 않았음을 의미).
[[google>depth of menu and task completion]]
[[google>theories on depth of menu and task completion]]
[[google>theories on depth of menu and task completion and user interface design]]

====== THREE ======
차이의 가설
  * 가설: 소셜 미디어 플랫폼(Tiktok, Instagram, Youtube Shorts)에서 숏폼 영상 콘텐츠의 소비는 사용자 참여를 촉진하고 있다.
  * 가설도출이유: 최근 숏폼 영상 콘텐츠의 인기가 급증하면서, 이러한 짧은 길이의 영상이 사용자 참여를 높이는 데 효과적이라는 관찰이있다. 왜냐하면 숏 영상은 일반적으로 15초에서 1분 사이로 제작되어 현대인의 짧아진 주의 집중 시간에 부합하며, 사용자가 빠르게 콘텐츠를 소비하고 즉각적인 상호작용을 할 수 있도록 한다. 또한, 이러한 플랫폼은 댓글, 좋아요, 공유 등의 기능을 통해 사용자 참여를 촉진한다. 이러한 경향을 바탕으로, 숏폼 영상 콘텐츠의 소비가 사용자 참여를 촉진할 것이라는 가설을 세웠다.
  * IV 
    * 어떻게 측정할 것인지 설명
    * 독립변수 이름: 숏폼 영상 콘텐츠 소비 수준 (Short-form video consumption).
    * 측정 방법:  
      * 시청 시간: 사용자가 하루 동안 숏폼 영상을 시청한 총 시간(분/초)
      * 시청 빈도: 일정 기간(예: 하루) 동안 사용자가 숏폼 영상을 시청한 횟수
      * Level of measurement IV
      * 비율(Ratio): 시청 시간(예: 하루 30분) 또는 시청 횟수(예: 하루 20회).
  * DV 
    * 어떻게 측정할 것인지 설명
    * 종속변수 이름: 사용자 참여 수준 (User Engagement)
    * 측정 방법: 
      * 좋아요 수(likes): 각 영상에서 받은 좋아요 수
      * 댓글 수(comments): 각 영상에서 받은 댓글 수
      * 공유 수(shares): 각 영상에서 공유된 횟수
      * 참여율 = (( likes + comments + shares) / total ) x 100%
      * Level of measurement DV
      * 비율(Ratio): 좋아요, 댓글, 공유는 구체적인 숫자로 측정

  * 가설: 이론에 기반을 두고 두 변인간의 관계를 예측한 선언문 
  * IV: short form 영상 소비 
  * DV: 사용자참여
  * 영상소비와 사용자참여 간의 관계가 이론적으로 연결될 이유가 없음
  * 측정의 문제: 
    * 숏폼 영상을 소비하는 수준 (주체는 개인)
    * 영상에서 받은 좋아요 숫자 (주체는 영상)
    * 위의 두 측정이 가설과 무슨 관계가 있는가의 문제

====== Four ======
연관의 가설
  * 가설: 숏폼 콘텐츠의 소비 시간과 빨리감기로 영상을 보는 빈도 사이에는 양의 상관관계가 있을 것이다.
  * 가설도출이유: 빠른 시간 안에 강한 자극을 주는 숏폼 콘텐츠의 소비가 다른 콘텐츠의 소비 및 감상에 있어 영향을 끼쳤을 것이라 판단하였기 때문이다.
  * IV: 숏폼 콘텐츠 소비 시간
    * 어떻게 측정할 것인지 설명: 무작위로 선정한 사람들에 대해 ‘하루 평균 숏폼 콘텐츠 소비시간’을 급간을 나누어 설문조사를 실시한다. (예 : 일당 평균 30분 이하, 일단 평균 30분 초과 1시간 미만)
    * Level of measurement IV: Ratio 
  * DV : 영상 빨리감기 사용 빈도 수
    * 어떻게 측정할 것인지 설명: 10분 이상의 영상콘텐츠를 시청할 때 빨리감기/건너뛰기를 사용한다라는 질문에 
    * 전혀 아니다, 아니다, 가끔 그렇다, 그렇다, 매우 그렇다로 
    * 답변 항목을 나누어 설문을 받는다.
    * Level of measurement DV: interval 

====== Five ======
연관의 가설
  * 가설: 스마트폰 사용 시간과 정보 습득 속도는 정(+)의 상관관계를 가질 것이다.
  * 가설 도출 이유: 스마트폰을 더 자주 사용하는 사람일수록 다양한 정보에 자주 노출되고, 정보를 빠르게 처리하고 익숙해지는 경향이 있다는 디지털 리터러시 연구 결과에 근거함.
  * IV (독립변인): 스마트폰 사용 시간
    * 어떻게 측정할 것인지 설명: "하루 평균 스마트폰 사용 시간(분)"을 자가 보고 설문으로 수집
    * Level of measurement IV: 비율형(Ratio)
  * DV (종속변인): 정보 습득 속도
    * 어떻게 측정할 것인지 설명: 정해진 정보(예: 뉴스 기사 1건)를 읽고 퀴즈에 답하는 데 걸리는 시간(초)으로 측정
    * Level of measurement DV: 비율형(Ratio)
<WRAP info>
four and five 
  * 가설의 학문적 (인지적) 중요성 
  * shorts consumption ~ fast winding behavior :: What is the significance of this hypothesis?
  * 스마트폰 사용시간 ~ 정보습득 정도 ::
  * 반면에 
    * UI의 정보구조 복잡성이 task완성도에 영향을 준다는 내용은 UI 가 task 수행 효율성과 연관이 있음을 분명히 하고 있으며
    * 이를 바탕으로 정보구조 복잡성 외에도 다른 요인들이 task completion과 관련이 있을 것이라고 넓혀서 생각할 수 있도록 하여 줌
</WRAP>

====== six ======
연관의 가설
  * 가설: 소셜 미디어 사용 시간이 많을수록 청소년의 수면 시간이 짧을 것이다.
  * 가설도출이유: 청소년들이 소셜 미디어를 사용할 때, 화면을 보는 시간과 정신적 자극이 수면에 미치는 영향을 고려한 연구 결과들을 기반으로 가설을 도출했습니다. 또한, 청소년은 특히 소셜 미디어의 사용이 수면에 부정적인 영향을 미친다는 연구들이 많습니다.
  * IV (독립변수): 소셜 미디어 사용 시간
    * 어떻게 측정할 것인지 설명: 설문지를 통해 청소년들의 하루 평균 소셜 미디어 사용 시간을 측정합니다.
    * Level of measurement: 비율척도(Ratio) (소셜 미디어 사용 시간은 숫자적 시간으로 측정)
  * DV (종속변수): 수면 시간
    * 어떻게 측정할 것인지 설명: 설문지를 통해 청소년들의 하루 평균 수면 시간을 측정합니다.
    * Level of measurement: 비율척도(Ratio) (수면 시간은 숫자적 시간으로 측정)
<WRAP info>
다른 조와 마찬가지로 가설의 요건에 맞기는 하지만 학문적인 중요성이 부족
  * 청소년에 대한 sns사용효과 [[google>effect of sns use on juvenile]]
    * Socialization
    * Support Network 
    * Cyberbullying and Harassment: Abuse network 
    * . . . . 
</WRAP>